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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
  • 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 3
  • 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。
トピック 4
  • 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 5
  • 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。

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Splunk Certified Cybersecurity Defense Engineer 認定 SPLK-5002 試験問題 (Q28-Q33):

質問 # 28
Which action improves the effectiveness of notable events in Enterprise Security?

正解：B

解説：
Notable events in Splunk Enterprise Security (ES) are triggered by correlation searches, which generate alerts when suspicious activity is detected. However, if too many false positives occur, analysts waste time investigating non-issues, reducing SOC efficiency.
How to Improve Notable Events Effectiveness:
Apply suppression rules to filter out known false positives and reduce alert fatigue.
Refine correlation searches by adjusting thresholds and tuning event detection logic.
Leverage risk-based alerting (RBA) to prioritize high-risk events.
Use adaptive response actions to enrich events dynamically.
By suppressing false positives, SOC analysts focus on real threats, making notable events more actionable. Thus, the correct answer is A. Applying suppression rules for false positives.


質問 # 29
When creating a detection that searches user activity across CIM-compliant data, which CIM field should be reviewed to ensure that data is aggregated appropriately?

正解：D

解説：
The user field is the normalized CIM field for user activity across data sources. Reviewing and using this field ensures that data from different sources is properly aggregated, enabling consistent detection logic across CIM-compliant datasets.


質問 # 30
During a ransomware attack, an adversary might add a default user and password in registry, modify the wallpaper, and create bulk ransomware notes across multiple machines. What is Splunk's method for grouping these types of detections together?

正解：C

解説：
Splunk uses Analytic Stories to group related detections together that align with a specific threat scenario, such as ransomware. These stories provide a collection of correlation searches, baselines, and contextual guidance to detect, investigate, and respond to adversary behaviors.


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
What framework in Enterprise Security allows engineers to build detections using known malicious IOCs, comparing them to event logs to find suspicious behavior?

正解：B

解説：
The Threat Intelligence Framework provides the Enterprise Security capability for managing known indicators of compromise and correlating those indicators with observed event data. It is therefore the framework used when engineers want to compare malicious IOCs against telemetry to identify suspicious activity.
Indicators can represent objects such as IP addresses, domains, URLs, file hashes, certificates, or other observable threat artifacts. Enterprise Security processes and normalizes threat intelligence so that matching logic can compare those intelligence objects against compatible fields contained in security events.
For example, a known malicious domain may be compared against DNS or web telemetry, while a malicious IP address may be compared against network connections. A match can subsequently contribute to a finding, risk event, enrichment workflow, or additional investigation depending on the implemented detection strategy.
The Assets & Identities functionality concerns organizational context around entities rather than IOC matching. Incident management handles investigation and response workflows. OSINT describes a category of intelligence collection but is not the Enterprise Security framework requested.
Study Guide topics: Threat Intelligence Framework; IOCs; threat matching; threat-intelligence normalization; event correlation; indicator-based detection.


質問 # 33
......

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