Datadog で実現するセキュリティ対策 ~オブザーバビリティとセキュリティを 一緒にやると何がいいのか~

Datadog はオブザーバビリティだけでなく、セキュリティ対策も実現できます。
オブザーバビリティとセキュリティを一緒にやることのメリットを、本スライドでは簡単にご説明しています。

Transcript

1. Datadog で実現するセキュリティ対策 資料公開日 2026 年 3 月 27 日 オブザーバビリティとセキュリティを 一緒にやると何がいいのか
2. • 世の中のセキュリティ運用における課題 • Datadog セキュリティの強み • Datadog Code Security の活用例 アジェンダ
3. 関連情報: NIST SP 800-61 一般的なセキュリティ対応のライフサイクル 1. 脆弱性出現 脆弱性が公表される、 または攻撃の予兆や潜在的 リスクが顕在化する 2. 検知/分析 異常を捕捉し、影響範囲や 攻撃の正体を特定する 3. 対応 被害の拡⼤を即座に阻⽌し、 正常な状態へ戻す 4. 評価 対応プロセスの妥当性を検証し、 ⼿順や防⽌策などを組織に反映する 現場で実施する主なセキュリティ対応の 4 手順（簡略版）
4. 対応プロセスの妥当性を検証し、 ⼿順や防⽌策などを組織に反映する 一般的なセキュリティ対応のライフサイクル 1. 脆弱性出現 脆弱性が公表される、 または攻撃の予兆や潜在的 リスクが顕在化する 2. 検知/分析 異常を捕捉し、影響範囲や 攻撃の正体を特定する 3. 対応 被害の拡⼤を即座に阻⽌し、 正常な状態へ戻す 4. 評価 「対応プロセスの妥当性検証」においては、アプリケーションやシステム自体の性能など も評価する必要がある 脆弱性を含むパッケージをアップデートした インフラの設定ミスを修正した レイテンシーが 50% 増加した アクセス不可エラーの発生や リソース使用量が高騰した セキュリティ対応を実施した結果... システムに悪影響が生じるようになった
5. 対応プロセスの妥当性を検証し、 ⼿順や防⽌策などを組織に反映する 一般的なセキュリティ対応のライフサイクル 1. 脆弱性出現 脆弱性が公表される、 または攻撃の予兆や潜在的 リスクが顕在化する 2. 検知/分析 異常を捕捉し、影響範囲や 攻撃の正体を特定する 3. 対応 被害の拡⼤を即座に阻⽌し、 正常な状態へ戻す 4. 評価 セキュリティツールの責任範囲とオブザーバビリティツールの責任範囲 セキュリティツールの責任範囲 オブザーバビリティツールの責任範囲
6. 世の中では、セキュリティ項目ごとに異なるツールが複数存在し、 オブザーバビリティツールとの連携・関連性もない現状 対応プロセスの妥当性を検証し、 ⼿順や防⽌策などを組織に反映する 一般的なセキュリティ対応のライフサイクル 1. 脆弱性出現 脆弱性が公表される、 または攻撃の予兆や潜在的 リスクが顕在化する 2. 検知/分析 異常を捕捉し、影響範囲や 攻撃の正体を特定する 3. 対応 被害の拡⼤を即座に阻⽌し、 正常な状態へ戻す 4. 評価 セキュリティツールの責任範囲 オブザーバビリティツールの責任範囲 Code Security を実現するツール Cloud Security を実現するツール Threat Management（脅威管理）を実現するツール 評価軸ごとに 異なるツール 連携無し
7. • 世の中のセキュリティ運用における課題 • Datadog セキュリティの強み • Datadog Code Security の活用例 アジェンダ
8. 強力な連携性あり 対応プロセスの妥当性を検証し、 ⼿順や防⽌策などを組織に反映する 一般的なセキュリティ対応のライフサイクル 1. 脆弱性出現 脆弱性が公表される、 または攻撃の予兆や潜在的 リスクが顕在化する 2. 検知/分析 異常を捕捉し、影響範囲や 攻撃の正体を特定する 3. 対応 被害の拡⼤を即座に阻⽌し、 正常な状態へ戻す 4. 評価 Datadog では、セキュリティからオブザーバビリティまで 1 プラットフォームで実現可能 Code Security, Cloud Security, Threat Management（脅威管理）を 実現する機能あり APM, Log, Infrastructure, RUM など Datadog セキュリティ機能 オブザーバビリティ機能
9. Datadog セキュリティのカバレッジ 以降のスライドでは、主に Code Security についてご紹介
10. • 世の中のセキュリティ運用における課題 • Datadog セキュリティの強み • Datadog Code Security の活用例 アジェンダ
11. Application ライブラリ 独自コード APM トレーサー Datadog では、ソースコードの 静的解析 や 動的解析 を提供 Datadog Code Security のカバレッジ 静的解析 (Static) 動的解析 (Runtime) Repository ライブラリ（3rd コード） 独自コード（1st コード） SCA (static) SAST IAST SCA (runtime) ※ SCA や SAST, IAST という名称は、Datadog に依らない一般的なセキュリティ用語
12. 機能 説明サマリ SQLインジェクションの検知例 SCA (Static) アプリケーションが依存する ライブラリに、 既知の脆弱性が存在しないかをコード 実行前に 静的に分析 3rd パーティーライブラリに SQL インジェクションの実行が容易になる脆 弱性が含まれていることを警告 SCA (Runtime) 実行中の アプリケーションが実際に 使用しているライブラリに脆弱性がないかを 動的に診断 実行中のサービスで、脆弱なライブラリ xxx の コードパスが呼び出された際に通知 SAST アプリケーションのソースコードを 実行前に 静的に分析し、脆弱なコーディングパターンを 検出 "SELECT * FROM users WHERE username = '"+username+"'"のように、ユーザー入力 を直接クエリに結合するコードを指摘 IAST アプリケーションの実行中に 通常のテストや 操作を利用し、脆弱なコードパスが実際に 作動するかを診断 通常の入力が、サニタイズされずにデータ ベースクエリに到達した場合に警告を生成 参考: 各機能と検知例 静的分析 静的分析 動的分析 動的分析
13. デプロイフローと Datadog Code Security Runtime: AWS Static: GitHub Repository CD Job Code Push Project Build docker Image イメージ Ship Deploy CI Job Static SCA SAST コンテナ Runtime SCA IAST 動的分析では、実際の実行パスにおいて サニタイズ（無害化）されずに脆弱な処理へ 到達したことを検知可能 静的分析では、実行されない条件分岐の 奥深くに眠る理論上の脆弱性を “早期”検知可能 どちらも重要
14. 参考: セキュリティ機能 を有効化する際の設定 Datadog agent をインストール 1 APM トレーサーライブラリを インストール 2 アプリ起動時にトレーサーも 一緒に起動する 3 環境変数などでインフラの 脆弱性検知を有効にする 環境変数などで コードセキュリティや WAF 機能を有 効にする Datadog エージェントやトレーサーが セキュリティ機能を有しているため、 APM の導入と合わせて簡単に セキュリティ機能が有効化できる
15. 新規脆弱性の検出の速さ セキュリティ専門の Datadog リサーチチームの存在 Datadog Code Security の活用例 1. 脆弱性出現 2. 検知/分析 3. 対応 4. 評価 Datadog はセキュリティ専⾨のリサーチチームを擁しており、最 新の脆弱性発⾒など専⾨家コミュニティに貢献している https://securitylabs.datadoghq.com/ 例えば SCA (Static) の場合、新しい脆弱性が公開されてから 最⼤でも 2 時間以内に Datadog に表⽰されることが期待されている https://docs.datadoghq.com/security/code_security/software_composition_analysis/ ※機械翻訳にて日本語表示
16. 「脆弱性（ CVE ID など）」や「リポジトリ」単位など、多角的な検索 検知された脆弱性のサマリー情報や関連リンクから内容分析 Datadog Code Security の活用例 1. 脆弱性出現 2. 検知/分析 3. 対応 4. 評価 脆 弱 性 の 検 索 脆 弱 性 の 内 容 確 認
17. Next Action の確認、IDE 連携、決定的な修正の提案 AI による強力な修正方針の提案（ preview） Datadog Code Security の活用例 1. 脆弱性出現 2. 検知/分析 3. 対応 4. 評価 Next の 提 示
18. APM やインフラメトリクスの参照 セキュリティダッシュボード、自社サービスの各種ダッシュボード確認 Datadog Code Security の活用例 1. 脆弱性出現 2. 検知/分析 3. 対応 4. 評価 ア プ リの パ フォー マ ンス ダ ッシ ュボ ー ド可 視 化
19. Thank you