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レポートの異常の調査

異常を無害として排除するため、またはデータ侵害が発生したかどうかを判断するために、レポートの異常を詳しく調査する必要のあることがよくあります。

使用可能なインターフェース: Salesforce Classic および Lightning Experience

使用可能なエディション: Enterprise Edition、Unlimited Edition、および Developer Edition

Salesforce Shield または Salesforce Event Monitoring アドオンサブスクリプションが必要です。

Shield ユーザの場合は、リアルタイムイベント監視イベントに、調査を実施するために必要な情報が提示されます。具体的には、次のようになります。

ReportAnomalyEvent (とその情報を保存する ReportAnomalyEventStore) は、レポートを実行中またはエクスポート中のユーザに関する異常が検知された状況を追跡します。これらのオブジェクトが調査の出発点になります。
ReportEventStream (とその情報を保存する ReportEvent) は、ユーザが組織でレポートを実行またはエクスポートする一般的な状況を追跡します。これらのオブジェクトは、リアルタイムのレポート実行またはレポート実行履歴を確認するために使用します。
LoginEventStream (とその情報を保存する LoginEvent) は、組織のすべてのログイン活動を追跡します。

たとえば、ユーザのレポート実行における異常の可能性を示す ReportAnomalyEvent を組織が受信したとします。ここで最初にすることは、イベントの関連する項目を確認し、異常に関する次のような基本情報を得ることです。

Score: このユーザのレポート実行が通常の活動とどれほど異なっているかを表す数値。数値が大きいほど、逸れていることになります。
UserId: ユーザの一意の ID。
EventDate: この異常がいつ発生したか。
Report: この異常が検知されたレポート ID。
SecurityEventData: 行数や曜日など、この異常検知に対する寄与度が最大の特性を示す JSON 項目。寄与する可能性のある特性の完全リストについては、この表を参照してください。
Summary: イベントのテキスト形式の概要。

項目の完全リストについては、API ドキュメントを参照してください。

次の SOQL クエリのサンプルは、上記の項目値を返します。

1SELECT Score, UserId, EventDate, Report, SecurityEventData, Summary
2FROM ReportAnomalyEventStore

SecurityEventData 項目には、この異常検知をトリガした寄与要因が示されるため、詳しく見ていきましょう。サンプルデータは次のようになります。

1[
2{
3"featureName": "rowCount",
4"featureValue": "1937568",
5"featureContribution": “95.00 %"
6},
7{
8"featureName": "autonomousSystem",
9"featureValue": "Bigleaf Networks, Inc.",
10"featureContribution": “1.62 %"
11},
12{
13"featureName": "dayOfWeek",
14"featureValue": "Sunday",
15"featureContribution": “1.42 %"
16},
17{
18"featureName": "userAgent",
19"featureValue": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36}",
20"featureContribution": “1.21 %"
21},
22{
23"featureName": "periodOfDay",
24"featureValue": “Evening”,
25"featureContribution": “.09 %"
26},
27{
28"featureName": "averageRowSize",
29"featureValue": "744",
30"featureContribution": “0.08 %"
31},
32{
33"featureName": "screenResolution",
34"featureValue": "900x1440",
35"featureContribution": “0.07 %"
36}
37]

この異常検知に対する寄与度が最大 (95.00%) の特性は rowCount で、値は 1937568 です。この特性は、ユーザが 1,937,568 行のレポートを表示またはエクスポートしたことを示します。履歴データを見ると、このユーザがこれほど多くのデータを表示またはエクスポートすることはほとんどありません。スコアに対する他の特性の寄与度ははるかに小さくなっています。たとえば、このユーザはレポートを日曜日に実行していますが、この特性による全体スコアに対する寄与度はわずか 1.42% です。

こうしたデータがあれば、調査をさらに進めることができます。

Salesforce セキュリティガイド

レポートの異常の調査

関連項目: