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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	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 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	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 4	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 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 (Q26-Q31):

質問 # 26
What is the main purpose of Splunk's Common Information Model (CIM)?

A. To normalize data for correlation and searches
B. To extract fields from raw events
C. To compress data during indexing
D. To create accelerated reports

正解：A

質問 # 27
Which actions enhance the accuracy of Splunk dashboards?(Choosetwo)

A. Avoiding token-based filters
B. Disabling drill-down features
C. Performing regular data validation
D. Using accelerated data models

正解：C、D

解説：
How to Improve Dashboard Accuracy in Splunk?
#1. Using Accelerated Data Models (Answer A)#Increases search speedand ensuresdashboards load faster.
#Provides pre-processed structured dataforreal-time analysis.#Example:ASOC dashboard tracking failed loginsuses an accelerated authentication data model forfaster rendering.
#2. Performing Regular Data Validation (Answer C)#Ensures that the indexed data is accurate and complete.
#Prevents misleading dashboardscaused by incomplete logs or incorrect field extractions.#Example:If afirewall log source stops sending data, regular validation detects missing logsbefore analysts rely on incorrect dashboards.
Why Not the Other Options?
#B. Avoiding token-based filters- Tokensimprovedashboard flexibility; avoiding themreduces usability.#D.
Disabling drill-down features- Drill-downsenhance insightsby allowing analysts to investigate details easily.
References & Learning Resources
#Splunk Dashboard Performance Optimization: https://docs.splunk.com/Documentation/Splunk/latest/Viz
/Dashboards#Using Data Models for Fast and Accurate Dashboards: https://splunkbase.splunk.com#Regular Data Validation for SOC Dashboards: https://www.splunk.com/en_us/blog/security

質問 # 28
What is the main purpose of Splunk's Common Information Model (CIM)?

A. To normalize data for correlation and searches
B. To extract fields from raw events
C. To compress data during indexing
D. To create accelerated reports

正解：A

解説：
What is the Splunk Common Information Model (CIM)?
Splunk's Common Information Model (CIM) is a standardized way to normalize and map event data from different sources to a common field format. It helps with:
Consistent searches across diverse log sources
Faster correlation of security events
Better compatibility with prebuilt dashboards, alerts, and reports
Why is Data Normalization Important?
Security teams analyze data from firewalls, IDS/IPS, endpoint logs, authentication logs, and cloud logs.
These sources have different field names (e.g., "src_ip" vs. "source_address").
CIM ensures a standardized format, so correlation searches work seamlessly across different log sources.
How CIM Works in Splunk?
#Maps event fields to a standardized schema#Supports prebuilt Splunk apps like Enterprise Security (ES)
#Helps SOC teams quickly detect security threats
#Example Use Case:
A security analyst wants to detect failed admin logins across multiple authentication systems.
Without CIM, different logs might use:
user_login_failed
auth_failure
login_error
With CIM, all these fields map to the same normalized schema, enabling one unified search query.
Why Not the Other Options?
#A. Extract fields from raw events - CIM does not extract fields; it maps existing fields into a standardized format.#C. Compress data during indexing - CIM is about data normalization, not compression.#D. Create accelerated reports - While CIM supports acceleration, its main function is standardizing log formats.
References & Learning Resources
#Splunk CIM Documentation: https://docs.splunk.com/Documentation/CIM#How Splunk CIM Helps with Security Analytics: https://www.splunk.com/en_us/solutions/common-information-model.html#Splunk Enterprise Security & CIM Integration: https://splunkbase.splunk.com/app/263

質問 # 29
Which configurations are required for data normalization in Splunk?(Choosetwo)

A. authorize.conf
B. eventtypes.conf
C. savedsearches.conf
D. props.conf
E. transforms.conf

正解：D、E

解説：
Configurations Required for Data Normalization in Splunk
Data normalization ensures consistent field naming and event structuring, especially for Splunk Common Information Model (CIM) compliance.
#1. props.conf (A)
Defines how data is parsed and indexed.
Controls field extractions, event breaking, and timestamp recognition.
Example:
Assigns custom sourcetypes and defines regex-based field extraction.
#2. transforms.conf (B)
Used for data transformation, lookup table mapping, and field aliasing.
Example:
Normalizes firewall logs by renaming src_ip # src to align with CIM.
#Incorrect Answers:
C: savedsearches.conf # Defines scheduled searches, not data normalization.
D: authorize.conf # Manages user permissions, not data normalization.
E: eventtypes.conf # Groups events into categories but doesn't modify data structure.
#Additional Resources:
Splunk Data Normalization Guide
Understanding props.conf and transforms.conf

質問 # 30
What elements are critical for developing meaningful security metrics? (Choose three)

A. Visual representation through dashboards
B. Consistent definitions for key terms
C. Relevance to business objectives
D. Avoiding integration with third-party tools
E. Regular data validation

正解：B、C、E

解説：
Key Elements of Meaningful Security Metrics
Security metrics shouldalign with business goals, be validated regularly, and have standardized definitionsto ensure reliability.
#1. Relevance to Business Objectives (A)
Security metrics should tie directly tobusiness risks and priorities.
Example:
A financial institution might trackfraud detection ratesinstead of genericmalware alerts.
#2. Regular Data Validation (B)
Ensures data accuracy byremoving false positives, duplicates, and errors.
Example:
Validatingphishing alert effectivenessby cross-checking withuser-reported emails.
#3. Consistent Definitions for Key Terms (E)
Standardized definitions preventmisinterpretation of security metrics.
Example:
Clearly definingMTTD (Mean Time to Detect) vs. MTTR (Mean Time to Respond).
#Incorrect Answers:
C: Visual representation through dashboards# Dashboards help, butdata quality matters more.
D: Avoiding integration with third-party tools# Integrations withSIEM, SOAR, EDR, and firewallsarecrucial for effective metrics.
#Additional Resources:
NIST Security Metrics Framework
Splunk

質問 # 31
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