プレイブック、ブック、ノートブックを比較する

この記事では、Microsoft Azure Sentinel でのプレイブック、ブック、ノートブックの違いを説明します。

ペルソナによる比較

次の表では、Microsoft Sentinel のプレイブック、ブック、ノートブックをユーザーのペルソナによって比較しています。

リソース	説明
プレイブック	SOC エンジニア すべてのレベルのアナリスト
ブック	SOC エンジニア すべてのレベルのアナリスト
Notebooks	脅威の検出者と Tier-2/Tier-3 アナリスト インシデント調査担当者 データ サイエンティスト セキュリティ研究者

用途による比較

次の表では、Microsoft Sentinel のプレイブック、ブック、ノートブックをユース ケースによって比較しています。

リソース	説明
プレイブック	単純で反復可能なタスクの自動化: 外部データの取り込み TI や GeoIP 検索などを使用したデータ エンリッチメント 調査 Remediation
ブック	視覚化
Notebooks	Microsoft Azure Sentinel データおよび外部データに対するクエリ TI、GeoIP 検索、WhoIs 検索などを使用したデータ エンリッチメント 調査 グラフ 検出 機械学習とビッグ データ分析

メリットと課題による比較

次の表では、Microsoft Azure Sentinel でのプレイブック、ブック、ノートブックの長所と短所を比較しています。

リソース	長所	課題
プレイブック	単一の反復可能なタスクに最適 コーディングのスキルは不要	アドホックで複雑なタスク チェーンには適していない 証拠の文書化と共有には適していない
ブック	Microsoft Azure Sentinel データの概要に最適 コーディングのスキルは不要	外部データとの統合はできない
Notebooks	反復可能なタスクの複雑なチェーンに最適 アドホックでより手続き型の制御 対話機能を使用したピボットがさらに容易に データの操作および視覚化のための Python ライブラリが豊富 機械学習とカスタム分析 分析証拠の文書化および共有が簡単	高い学習曲線、コーディングに関する知識が必要

関連するコンテンツ

詳細については、以下を参照してください:

• Microsoft Sentinel のプレイブックを使用して脅威への対応を自動化する
• ブックを使用した収集されるデータの視覚化
• Jupyter のノートブックを使用してセキュリティの脅威を検出する