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Josh Wilson Josh Wilson

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Biography

SPLK-5002クラムメディア、SPLK-5002試験内容

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SPLK-5002試験内容、SPLK-5002試験復習赤本

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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

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 2

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 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

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 5

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。

Splunk Certified Cybersecurity Defense Engineer 認定 SPLK-5002 試験問題 (Q53-Q58):

質問 # 53
What is the main benefit of automating case management workflows in Splunk?

A. Enabling dynamic storage allocation
B. Reducing response times and improving analyst productivity
C. Minimizing the use of correlation searches
D. Eliminating the need for manual alerts

正解：B

解説：
Automating case management workflows in Splunk streamlines incident response and reduces manual overhead, allowing analysts to focus on higher-value tasks.
Main Benefits of Automating Case Management:
Reduces Response Times (C)
Automatically assigns cases to analysts based on predefined rules.
Triggers playbooks and workflows in Splunk SOAR to handle common incidents.
Improves Analyst Productivity (C)
Reduces time spent on manual case creation and updates.
Provides integrated case tracking across Splunk and ITSM tools (e.g., ServiceNow, Jira).

質問 # 54
What are the benefits of maintaining a detection lifecycle?(Choosetwo)

A. Automating the deployment of new detection logic
B. Ensuring detections remain relevant to evolving threats
C. Scaling the Splunk deployment effectively
D. Detecting and eliminating outdated searches

正解：B、D

解説：
Why Maintain a Detection Lifecycle?
Adetection lifecycleensures that security alerts, correlation searches, and automation playbooks arecontinuously refinedto maintainaccuracy, efficiency, and relevanceagainst modern threats.
#1. Detecting and Eliminating Outdated Searches (Answer A)#Removes unnecessary or redundant correlation searchesthat may slow down performance.#Prevents false positivescaused by outdated detection logic.
#Example:A Splunk ES search for anold malware variantmay no longer be effective # it should be updated to detectnew techniques used by attackers.
#2. Ensuring Detections Remain Relevant to Evolving Threats (Answer C)#Regular updatesensure thatnew MITRE ATT&CK techniquesand threat indicators are included.#Example:If attackers start usingLiving-off- the-Land (LotL) techniques, security teams mustupdate detection rules to identify suspicious PowerShell activity.
Why Not the Other Options?
#B. Scaling the Splunk deployment effectively- Lifecycle management improvesdetection accuracy, notinfrastructure scalability.#D. Automating the deployment of new detection logic- Automation helps, but lifecycle management isabout reviewing and updating detections, not just deployment.
References & Learning Resources
#Detection Management in Splunk ES: https://docs.splunk.com/Documentation/ES#Updating Threat Detections Using MITRE ATT&CK in Splunk: https://attack.mitre.org/resources#Best Practices for SOC Detection Engineering: https://splunkbase.splunk.com

質問 # 55
What Splunk process ensures that duplicate data is not indexed?

A. Metadata tagging
B. Data deduplication
C. Indexer clustering
D. Event parsing

正解：D

解説：
Splunk prevents duplicate data from being indexed through event parsing, which occurs during the data ingestion process.
How Event Parsing Prevents Duplicate Data:
Splunk's indexer parses incoming data and assigns unique timestamps, metadata, and event IDs to prevent reindexing duplicate logs.
CRC Checks (Cyclic Redundancy Checks) are applied to avoid duplicate event ingestion.
Index-time filtering and transformation rules help detect and drop repeated data before indexing.

質問 # 56
What are critical elements of an effective incident report?(Choosethree)

A. Timeline of events
B. Financial implications of the incident
C. Steps taken to resolve the issue
D. Names of all employees involved
E. Recommendations for future prevention

正解：A、C、E

解説：
Critical Elements of an Effective Incident Report
An incident reportdocuments security breaches, outlines response actions, and provides prevention strategies.
#1. Timeline of Events (A)
Provides achronological sequenceof the incident.
Helps analystsreconstruct attacksand understand attack vectors.
Example:
08:30 AM- Suspicious login detected.
08:45 AM- SOC investigation begins.
09:10 AM- Endpoint isolated.
#2. Steps Taken to Resolve the Issue (C)
Documentscontainment, eradication, and recovery efforts.
Ensures teamsfollow response procedures correctly.
Example:
Blocked malicious IPs, revoked compromised credentials, and restored affected systems.
#3. Recommendations for Future Prevention (E)
Suggestssecurity improvementsto prevent future attacks.
Example:
Enhance SIEM correlation rules, enforce multi-factor authentication, or update firewall rules.
#Incorrect Answers:
B: Financial implications of the incident# Important for executives,not crucial for an incident report.
D: Names of all employees involved# Avoidsexposing individualsand focuses on security processes.
#Additional Resources:
Splunk Incident Response Documentation
NIST Computer Security Incident Handling Guide

質問 # 57
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 # 58
......

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SPLK-5002試験内容: https://www.passtest.jp/Splunk/SPLK-5002-shiken.html

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