Wazuhを理解する：その背後にあるオープンソースプロジェクトを探る
Wazuhは非常に強力なセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）プラットフォームですが、公式ドキュメントは初心者にとっては難解に感じられるかもしれません。しかし、その中核を成すオープンソースプロジェクトを理解することで、全体像とその動作をより明確に理解することができます。
なぜ技術の背後を理解する必要があるのか
Wazuhをブラックボックスとして扱うのではなく、その構成要素であるオープンソース技術を学ぶことで、トラブルシューティング、カスタマイズ、拡張がしやすくなります。
Wazuhの基本アーキテクチャ
WazuhはOSSECプロジェクトをベースに拡張されたシステムで、企業向けにスケーラブルな設計となっています。
graph TD
A["OSSEC Core (HIDS)"] --> B["Wazuh Manager"]
B --> C["Elasticsearch"]
B --> D["Filebeat / Logstash"]
C --> E["Kibana (Wazuh Plugin)"]
B --> F["OpenSCAP"]
B --> G["YARA"]重要な構成要素
| 層 | プロジェクト | 役割 |
|---|---|---|
| HIDSコア | OSSEC | ファイルの変更検知、ルートキット検出、ログ分析 |
| コンプライアンス | OpenSCAP | セキュリティベンチマーク（CIS、STIGなど）による評価 |
| マルウェア検出 | YARA | パターンベースのルールによるマルウェア検出 |
| ログ収集 | Filebeat / Logstash | エージェントからのログ収集と処理 |
| インデックスと検索 | Elasticsearch | セキュリティイベントの保存と検索 |
| 可視化 | Kibana + Wazuh Plugin | ダッシュボードと可視化 |
Wazuhを理解するための学習ステップ
1. OSSECから始める
- エージェントとマネージャの役割を理解する
- ルールとデコーダの仕組みを学ぶ
- 実環境でテストする
2. OpenSCAPを使ってみる
- Linuxシステムをスキャンする
- ベンチマークの仕組みを理解する
oscapCLIでレポートを生成する
3. YARAを学ぶ
- YARAルールを作成してファイル検査を行う
- テストファイルで検証する
- Wazuhと統合する
4. Filebeat / Logstashを試す
- ログをElasticsearchへ送信する
- フィルターでデータを整形する
- パイプラインを設計する
5. Elasticsearchを理解する
- インデックス、マッピング、クエリDSLを学ぶ
- Kibana Dev Toolsでクエリを実行する
- アラート条件を設定する
6. Kibanaの活用
- Wazuhプラグインをインストールする
- ダッシュボードを構築する
- フィルタ、タイムライン、ビジュアライゼーションを活用する
なぜこのアプローチが重要か
各コンポーネントを理解することで：
- 問題解決能力が向上する
- カスタマイズ性が高まる
- Wazuhの拡張や自作も可能になる
- セキュリティ運用に自信が持てる
まとめ
一見複雑に見えるWazuhも、構成されているオープンソース技術を一つ一つ学んでいけば、理解しやすくなります。OSSEC、OpenSCAP、YARA、Elasticsearchなどを習得すれば、Wazuhを最大限に活用し、自社に最適なセキュリティ基盤を構築することができるでしょう。
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- 日本の自治体が「本当に必要とする」Vertical AI活用ユースケース
- マルチ部門政府におけるデジタルサービス提供の設計（日本向け）
- デジタル行政サービスが本番稼働後に失敗する7つの理由
- 都道府県・市町村向けデジタルシステムのリファレンスアーキテクチャ
- 実践的GovTechアーキテクチャ：ERP・GIS・住民向けサービス・データ基盤
- なぜ緊急対応システムは Offline First で設計されるべきなのか（ATAK からの教訓）
- なぜ地方自治体のソフトウェアプロジェクトは失敗するのか —— コードを書く前に防ぐための考え方
- AIブームの後に来るもの：次に起きること（そして日本企業にとって重要な理由）
- システムインテグレーションなしでは、なぜリサイクル業界のAIは失敗するのか
- ISA-95 vs RAMI 4.0：日本の製造業はどちらを使うべきか（そして、なぜ両方が重要なのか）
- なぜローコードはトレンドから外れつつあるのか（そして何が置き換えたのか）
- 2025年に失敗した製品たち —— その本当の理由
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — 日本企業が知るべき選択肢
- AIが実現する病院システムの垂直統合（Vertical Integration）
- Industrial AIにおけるAIアクセラレータ なぜ「チップ」よりもソフトウェアフレームワークが重要なのか
- 日本企業向け｜EC・ERP連携に強いAI×ワークフロー型システム開発
- 信頼性の低い「スマート」システムが生む見えないコスト
- GPU vs LPU vs TPU：AIアクセラレータの正しい選び方
- LPUとは何か？日本企業向け実践的な解説と活用事例
- ソフトウェアエンジニアのためのサイバーセキュリティ用語マッピング
