# Security Command CenterのFindingsをLooker Studioで可視化する方法

## 目次

1. はじめに

2. Security Command Centerの概要

3. Looker Studioの概要

4. 事前準備

   1. GCPプロジェクトの設定

   2. 認証情報の作成

5. Findingsのエクスポート方法

   1. BigQueryを活用したエクスポート

   2. データの整形

6. Looker Studioとの連携

   1. データソースの追加

   2. ダッシュボードの構築

7. 可視化のベストプラクティス

   1. 効率的なグラフの作成

   2. インタラクティブなフィルターの活用

8. セキュリティ上の考慮事項

9. まとめ

## 1. はじめに

本記事では、Google Cloud Platform（GCP）のSecurity Command Center（SCC）から得られる「Findings」を、Looker Studioを用いて可視化する方法について説明します。セキュリティの専門家やクラウド管理者がこれらの洞察を活用することで、より効果的なセキュリティ戦略を立てることができます。

## 2. Security Command Centerの概要

Security Command Center（SCC）は、GCP上のセキュリティリスクを総合的に把握するためのセキュリティ情報管理プラットフォームです。主な機能には、コンプライアンスの監視、セキュリティポリシーの施行、およびリスクの可視化があります。Findingsは、これらの機能を通じて検出されたセキュリティの脆弱性や不備の記録であり、これを可視化することでリスクの全体像を理解しやすくなります。

## 3. Looker Studioの概要

Looker Studioはデータ可視化およびレポート作成のためのツールであり、複数のデータソースからダッシュボードを作成することができます。GCPのデータを含め、様々なデータソースを用いてリアルタイムの分析ツールとして機能します。

## 4. 事前準備

### 4.1 GCPプロジェクトの設定

まず、Findingsのデータが含まれるGCPプロジェクトを用意します。このプロジェクトに対して適切なアクセス権限が与えられていることを確認してください。

### 4.2 認証情報の作成

GCP APIを利用するための認証情報を作成する必要があります。サービスアカウントを新規作成し、JSON形式でダウンロードします。この認証情報は、後ほどLooker Studioでデータを取得する際に使用します。

## 5. Findingsのエクスポート方法

### 5.1 BigQueryを活用したエクスポート

Security Command CenterのFindingsを可視化するためには、まず、それらをBigQueryにエクスポートします。SCC APIを使ってFindingsをBigQueryのテーブルにインポートします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5.2 データの整形

エクスポートしたデータは、そのままでは可視化に適さない場合があるため、整形を行います。たとえば、重要なフィールドを抽出しエイリアスをつけるなどの操作が考えられます。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. Looker Studioとの連携

### 6.1 データソースの追加

Looker StudioにBigQueryのテーブルをデータソースとして追加します。「データソースを追加」からBigQueryを選択し、先ほどエクスポートしたテーブルを指定してください。認証情報を用いてアクセスを許可します。

### 6.2 ダッシュボードの構築

データが追加されたら、Looker Studioで新規ダッシュボードを作成します。以下のような要素を含めてください：

- セキュリティインシデント数の推移グラフ

- セキュリティのカテゴリ別分類の円グラフ

- 資産ごとのリスク評価のヒートマップ

## 7. 可視化のベストプラクティス

### 7.1 効率的なグラフの作成

多くのデータを効率的に示すために、グラフの種類やスタイルを工夫します。折れ線グラフを用いることで、時間経過による変化を視覚的に把握しやすくなります。

### 7.2 インタラクティブなフィルターの活用

ユーザーが自由にデータを絞り込めるよう、インタラクティブなフィルターを追加します。これにより、特定の期間やセキュリティレベルに注目した分析が容易になります。

## 8. セキュリティ上の考慮事項

データを扱う際には、セキュリティのベストプラクティスを遵守する必要があります。特に、認証情報や機密情報が外部に漏れないよう、適切なIAMポリシーを設定し、ログ監査を行います。

## 9. まとめ

本記事では、Security Command CenterのFindingsをLooker Studioで可視化する手順を解説しました。可視化によってセキュリティ状況の全体像を容易に把握でき、リスク対策の優先度を明確にすることが可能です。適切な設定と可視化の工夫により、より高度なセキュリティ管理を実現できます。

# Security Command CenterのFindingsをLooker Studioで可視化する方法

## 目次

1. はじめに

2. Security Command Centerの概要

3. Looker Studioの概要

4. 事前準備

   1. GCPプロジェクトの設定

   2. 認証情報の作成

5. Findingsのエクスポート方法

   1. BigQueryを活用したエクスポート

   2. データの整形

6. Looker Studioとの連携

   1. データソースの追加

   2. ダッシュボードの構築

7. 可視化のベストプラクティス

   1. 効率的なグラフの作成

   2. インタラクティブなフィルターの活用

8. セキュリティ上の考慮事項

9. まとめ

## 1. はじめに

本記事では、Google Cloud Platform（GCP）のSecurity Command Center（SCC）から得られる「Findings」を、Looker Studioを用いて可視化する方法について説明します。セキュリティの専門家やクラウド管理者がこれらの洞察を活用することで、より効果的なセキュリティ戦略を立てることができます。

## 2. Security Command Centerの概要

Security Command Center（SCC）は、GCP上のセキュリティリスクを総合的に把握するためのセキュリティ情報管理プラットフォームです。主な機能には、コンプライアンスの監視、セキュリティポリシーの施行、およびリスクの可視化があります。Findingsは、これらの機能を通じて検出されたセキュリティの脆弱性や不備の記録であり、これを可視化することでリスクの全体像を理解しやすくなります。

## 3. Looker Studioの概要

Looker Studioはデータ可視化およびレポート作成のためのツールであり、複数のデータソースからダッシュボードを作成することができます。GCPのデータを含め、様々なデータソースを用いてリアルタイムの分析ツールとして機能します。

## 4. 事前準備

### 4.1 GCPプロジェクトの設定

まず、Findingsのデータが含まれるGCPプロジェクトを用意します。このプロジェクトに対して適切なアクセス権限が与えられていることを確認してください。

### 4.2 認証情報の作成

GCP APIを利用するための認証情報を作成する必要があります。サービスアカウントを新規作成し、JSON形式でダウンロードします。この認証情報は、後ほどLooker Studioでデータを取得する際に使用します。

## 5. Findingsのエクスポート方法

### 5.1 BigQueryを活用したエクスポート

Security Command CenterのFindingsを可視化するためには、まず、それらをBigQueryにエクスポートします。SCC APIを使ってFindingsをBigQueryのテーブルにインポートします。

```sql

-- FindingsをBigQueryにエクスポートするSQL例

CREATE OR REPLACE TABLE `project.dataset.scc_findings` AS

SELECT * 

FROM `security-center-findings`

WHERE sourceProperties.severity = 'HIGH';

```

### 5.2 データの整形

エクスポートしたデータは、そのままでは可視化に適さない場合があるため、整形を行います。たとえば、重要なフィールドを抽出しエイリアスをつけるなどの操作が考えられます。

```sql

-- 必要なカラムを整形する例

SELECT

  findingId AS `ID`,

  category AS `Category`,

  resourceName AS `Resource`,

  EXTRACT(DATE FROM eventTime) AS `EventDate`,

  severity AS `Severity`

FROM `project.dataset.scc_findings`;

```

## 6. Looker Studioとの連携

### 6.1 データソースの追加

Looker StudioにBigQueryのテーブルをデータソースとして追加します。「データソースを追加」からBigQueryを選択し、先ほどエクスポートしたテーブルを指定してください。認証情報を用いてアクセスを許可します。

### 6.2 ダッシュボードの構築

データが追加されたら、Looker Studioで新規ダッシュボードを作成します。以下のような要素を含めてください：

- セキュリティインシデント数の推移グラフ

- セキュリティのカテゴリ別分類の円グラフ

- 資産ごとのリスク評価のヒートマップ

## 7. 可視化のベストプラクティス

### 7.1 効率的なグラフの作成

多くのデータを効率的に示すために、グラフの種類やスタイルを工夫します。折れ線グラフを用いることで、時間経過による変化を視覚的に把握しやすくなります。

### 7.2 インタラクティブなフィルターの活用

ユーザーが自由にデータを絞り込めるよう、インタラクティブなフィルターを追加します。これにより、特定の期間やセキュリティレベルに注目した分析が容易になります。

## 8. セキュリティ上の考慮事項

データを扱う際には、セキュリティのベストプラクティスを遵守する必要があります。特に、認証情報や機密情報が外部に漏れないよう、適切なIAMポリシーを設定し、ログ監査を行います。

## 9. まとめ

本記事では、Security Command CenterのFindingsをLooker Studioで可視化する手順を解説しました。可視化によってセキュリティ状況の全体像を容易に把握でき、リスク対策の優先度を明確にすることが可能です。適切な設定と可視化の工夫により、より高度なセキュリティ管理を実現できます。

Security Command CenterのFindingsをLooker Studioで可視化する方法

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