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Splunk SPLK-5002 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • データエンジニアリング：このセクションでは、セキュリティアナリストとサイバーセキュリティエンジニアのスキルを測定し、基本的なデータ管理タスクを網羅します。データのレビューと分析の実行、効率的なデータインデックスの作成と維持、そしてSplunkメソッドを用いたデータ正規化を適用し、セキュリティ運用において構造化され利用可能なデータセットを確保することが含まれます。
トピック 2
  • 効果的なセキュリティプロセスとプログラムの構築：このセクションは、セキュリティプログラムマネージャーとコンプライアンス担当者を対象とし、セキュリティワークフローの運用化に焦点を当てています。脅威インテリジェンスの調査と統合、リスクと検知の優先順位付け手法の適用、そして堅牢なセキュリティ対策を維持するためのドキュメントや標準運用手順（SOP）の作成が含まれます。
トピック 3
  • セキュリティプログラムの監査と報告：このセクションでは、監査担当者とセキュリティアーキテクトがプログラムの有効性を検証し、伝達する能力をテストします。セキュリティ指標の設計、コンプライアンスレポートの作成、そして関係者向けにプログラムのパフォーマンスと脆弱性を視覚化するダッシュボードの構築などが含まれます。
トピック 4
  • 検知エンジニアリング：このセクションでは、セキュリティ検知の開発と改良における脅威ハンターとSOCエンジニアの専門知識を評価します。トピックには、相関検索の作成と調整、検知へのコンテキストデータの統合、リスクベースの修飾子の適用、実用的な重要イベントの生成、進化する脅威に適応するための検知ルールのライフサイクル管理などが含まれます。
トピック 5
  • 自動化と効率性：このセクションでは、セキュリティ運用の効率化における自動化エンジニアとSOARスペシャリストの能力を評価します。SOP（標準運用手順）の自動化の開発、ケース管理ワークフローの最適化、REST APIの活用、レスポンス自動化のためのSOARプレイブックの設計、Splunk Enterprise SecurityとSOARツールの統合の評価などを網羅します。

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Splunk Certified Cybersecurity Defense Engineer 認定 SPLK-5002 試験問題 (Q27-Q32):

質問 # 27
Which of the following macro values will exclude all of the company networks if it is called from the following search?
index=firewall sourcetype=pan:traffic NOT "company_networks"

正解：B

解説：
To exclude all company networks from the search, the macro should negate the source IPs using NOT (src_ip IN (...)). This ensures that any traffic originating from the specified company networks is filtered out of the results.


質問 # 28
Which of the following is the most efficient search to return a list of all visible indexes and the sourcetypes contained within them?

正解：D

解説：
The most efficient way to return all visible indexes and their sourcetypes is with | tstats values(sourcetype) where index=* by index. The tstats command leverages data model acceleration and metadata, making it faster and more resource-efficient than raw searches like index=*.


質問 # 29
Which REST call will show a list of alerts with their specific commands, app, and title?

正解：A

解説：
The correct REST endpoint to list alerts along with their commands, app, and title is:
| rest /servicesNS/user/-/alerts/alert_actions
| table title, eai:acl.app, label, payload_format, command
This query accesses alert actions in the context of the current user and retrieves the specified fields for reporting or inspection.


質問 # 30
An engineer creates a new event type. What defines the association of this event type to an applicable data model?

正解：D

解説：
The tag or tags assigned to an event type establish its semantic association with the appropriate Common Information Model data-model dataset. Splunk CIM commonly uses event types together with tags to classify heterogeneous events into standardized categories.
An event type itself is defined by a search expression that identifies matching events, but the search string does not by itself establish CIM data-model membership. After the event type has been created, the appropriate CIM tag-such as one representing authentication, network traffic, change activity, or another normalized domain-is applied. Data-model dataset constraints can then recognize events carrying the required tag.
Field aliases serve a different purpose: they map source-specific field names to normalized CIM field names.
They are essential for schema normalization but do not determine the event type ' s association with a data model. Similarly, a saved-search name has no role in assigning CIM dataset membership.
The supplied Cybersecurity Defense Engineer material explicitly tests the same architectural concept by identifying tags as the construct that ensures events from different sources participate in an applicable CIM data model.
Study Guide topics: CIM, event types, tags, data-model constraints, field normalization, CIM dataset membership.


質問 # 31
What cardinality of data should be used in an indexed field to optimize and speed up searches?

正解：C

解説：
To optimize and speed up searches, indexed fields should have low cardinality, meaning they contain relatively few unique values (e.g., status codes, country codes). Low cardinality fields are more efficient for indexing and searching compared to high cardinality fields with many unique values (like usernames or IP addresses).


質問 # 32
......

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