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AAA
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これらは、AAA が設定されている場合に、認証、許可、またはネットワーク内のリソースを使い果たすことを目的として失敗した試行または無効な試行が発生したときにシステムが生成するイベントです。
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109001-109035
113001-113027
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BotNet
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これらのイベントは、マルウェアに感染したホスト(ボットネットの可能性あり)を含む可能性のある悪意のあるネットワークにユーザーがアクセスしようとしたとき、またはダイナミック フィルタ ブロック リストにあるドメインまたは IP アドレスとの間でやり取りされるトラフィックをシステムが検出したときにログに記録されます。
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338001-338310
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フェールオーバー
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これらのイベントは、システムがステートフルおよびステートレス フェールオーバー構成でエラーを検出した場合、またはフェールオーバーが発生したときにセカンダリ ファイアウォール ユニットでエラーを検出した場合にログに記録されます。
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101001-101005、102001、103001-103007、104001-104004、105001-105048
210001-210022
311001-311004
709001-709007
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Firewall Denied
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これらのイベントは、さまざまな理由でファイアウォールシステムがネットワークパケットのトラフィックを拒否したときに生成されます。この理由は、セキュリティポリシーによるパケットのドロップから、ネットワークへの攻撃を意味する可能性がある、同じ送信元
IP と宛先 IP を持つパケットをシステムが受信したことによるドロップまでさまざまです。
Firewall Denied イベントは NetFlow に含まれている場合があり、syslog ID だけでなく NetFlow イベント ID と共に報告される場合もあります。
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106001、106007、106012、106013、106015、106016、106017、106020、106021、106022、106023、106025、106027
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Firewall Traffic
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これらは、ネットワークでのさまざまな接続試行、ユーザーアイデンティティ、タイムスタンプ、終了したセッションなどに応じてログに記録されるイベントです。
Firewall Traffic イベントは NetFlow に含まれている場合があり、syslog ID だけでなく NetFlow イベント ID と共に報告される場合もあります。
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106001-106100、108001-108007、110002-110003
201002-201013、209003-209005、215001
302002-302304、302022-302027、303002-303005、313001-313008、317001-317006、324000-324301、337001-337009
400001-400050、401001-401005、406001-406003、407001-407003、408001-408003、415001-415020、416001、418001-418002、419001-419003、424001-424002、431001-431002、450001
500001-500005、508001-508002
607001-607003、608001-608005、609001-609002、616001
703001-703003、726001
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IPsec VPN
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これらのイベントは、IPsec セキュリティ アソシエーションで不一致が発生した場合、またはシステムが受信した IPsec パケットでエラーを検出した場合に、IPsec VPN が設定されたファイアウォールに記録されます。
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402001-402148、602102-602305、702304-702307
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NAT
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これらのイベントは、NAT エントリが作成または削除されたとき、および NAT プール内のすべてのアドレスが使用されて使い果たされたときに、NAT が設定されたファイアウォールに記録されます。
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201002-201013、202001-202011、305005-305012
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SSL VPN
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これらのイベントは、WebVPN セッションが作成または終了したとき、ユーザーアクセスエラー、およびユーザーアクティビティが発生したときに、SSL VPN が設定されたファイアウォールに記録されます。
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716001-716060、722001-722053、723001-723014、724001-724004、725001-725015
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NetFlow
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これらのイベントは、ネットワークパケットがインターフェイスを出入りする際の IP ネットワークトラフィックを中心に、タイムスタンプ、ユーザーアイデンティティ、および転送されたデータ量がログに記録されます。
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0、1、2、3、5
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Connection
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ユーザーが生成するトラフィックがシステムを通過する場合、この接続に対してイベントを生成できます。これらのイベントを生成するには、アクセス ルールで接続ロギングを有効にします。また、セキュリティ インテリジェンス ポリシーおよび SSL 復号ルールでロギングを有効にすると、接続イベントを生成できます。
接続イベントには、検出されたセッションに関するデータも含まれています。個々の接続イベントで入手可能な情報はいくつかの要因に応じて異なりますが、一般的には次のものがあります。
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基本的な接続プロパティ:タイムスタンプ、送信元と宛先の IP アドレス、入出力ゾーン、接続を処理したデバイスなど。
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システムによって検出または推測される追加の接続プロパティ:アプリケーション、要求される URL、または接続に関連付けられているユーザーなど。
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接続がログに記録された理由に関するメタデータ:トラフィックを処理した設定、接続が許可またはブロックされていたかどうか、暗号化された接続および復号された接続に関する詳細など。
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430002、430003
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Intrusion
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システムは、ネットワークを通過するパケットを検査し、ホストとそのデータの可用性、整合性、および機密性に影響を与える可能性がある、悪意のあるアクティビティについて調べます。システムは潜在的な侵入を識別すると、侵入イベントを生成します。これには、エクスプロイトの日時とタイプ、攻撃とそのターゲットについての状況説明が記録されます。侵入イベントは、アクセス制御ルールのロギング設定に関係なく、ブロックまたはアラートするように設定された侵入ルールに対して生成されます。
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430001
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ファイル(File)
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ファイル イベントは、作成したファイル ポリシーに基づき、ネットワーク トラフィック内でシステムによって検出(オプションとしてブロック)されたファイルを表します。これらのイベントを生成するには、ファイル ポリシーを適用するアクセス ルールに対してファイル
ロギングを有効にする必要があります。
システムはファイル イベントを生成する場合、基になったアクセス コントロール ルールのロギング設定にかかわらず、関連する接続の終了についても記録します。
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430004
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マルウェア
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システムは、全体的なアクセス コントロール設定の一環として、ネットワーク トラフィックのマルウェアを検出できます。AMP for Firepower は、結果として生じたイベントの性質や、いつどこでどのようにしてマルウェアが検出されたかに関するコンテキスト
データを含むマルウェア イベントを生成できます。これらのイベントを生成するには、ファイル ポリシーを適用するアクセス ルールに対してファイル ロギングを有効にする必要があります。
ファイルの判定結果は、正常からマルウェア、マルウェアから正常などに変更できます。AMP for Firepower が AMP クラウドにファイルについて照会し、クエリから 1 週間以内に判定結果が変更されたことがクラウドに特定されると、システムはレトロスペクティブ
マルウェア イベントを生成します。
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430005
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セキュリティ インテリジェンス(Security Intelligence)
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セキュリティ インテリジェンス イベントは、ポリシーによってブロックまたはモニターされた各接続のセキュリティ インテリジェンス ポリシーによって生成された接続イベントの一種です。すべてのセキュリティ インテリジェンス イベントには、自動入力された
[セキュリティインテリジェンスカテゴリ(Security Intelligence Category)] フィールドがあります。
これらの各イベントには、対応する「通常」の接続イベントがあります。セキュリティ インテリジェンス ポリシーはアクセス コントロールなどのその他多数のセキュリティ ポリシーより前に評価されるため、セキュリティ インテリジェンスによって接続がブロックされると、その結果のイベントには、以降の評価から収集される情報(ユーザー
アイデンティティなど)は含まれません。
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430002、430003
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AI Defense
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AI 防御イベントは、AI 環境内のアクティビティの詳細な記録を提供します。これにより、送信されたプロンプト、生成された応答、トリガーされた AI 防御ポリシー違反などのインタラクションがキャプチャされます。これらのイベントには、タイムスタンプ、関係するアプリケーションと
AI モデル、トリガーされた特定のルール、実行されたアクションなどの重要な情報が含まれます。これらのイベントログにより、AI の使用状況を実数でモニターして、脅威を検出し、セキュリティポリシーを効果的に適用することができます。
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