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シニア

脅威インテリジェンスとML/自動化を融合し、Cloudflareの検知・対応時間を短縮する

Cloudflareにおける、脅威インテリジェンスとML/自動化エンジニアリングを掛け合わせたハイブリッドなポジションです。検知ユースケース、SOARプレイブック、IOC/IOAパイプラインを構築し、MTTD/MTTRの短縮を目指します。面接では、脅威アクター/TTPの知識(MITRE ATT&CK)、検知への応用ML、Pythonによるセキュリティ自動化、そして技術者と経営層それぞれへのリスクコミュニケーションが試されます。

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この面接で問われること

  • MITRE ATT&CKを用いた脅威アクター/TTPのプロファイリング
  • 検知ユースケースのための機械学習(ライフサイクル全体)
  • SOARプレイブックの設計とAPI経由のPython自動化
  • IOC/IOAの取り込み、エンリッチメント、相関分析
  • 技術者と経営層それぞれに合わせたリスクコミュニケーション

よくある質問の方向性

自身が作成した脅威アクターまたはTTPのプロファイルと、それが実際の検知にどうつながったかを順を追って説明してください

データから本番稼働まで持っていった機械学習の検知ユースケースを説明してください

自身が構築したSOARプレイブックや自動化と、それが置き換えた手作業のプロセスを教えてください

複数の脅威フィードをまたぐIOC/IOAのエンリッチメントと相関分析をどう扱いますか

同じ新興の脅威を、セキュリティエンジニアと経営層それぞれにどう説明しますか

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