Splunk Cybersecurity Defense Analyst SPLK-5003

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Splunk SPLK-5003 試験シラバストピック:

Splunk Certified Cybersecurity Defense Architect 認定 SPLK-5003 試験問題：

問題 #1
An organization is collecting over 700TB of security data per day. What is one strategy they can use to reduce the amount of data that is collected and still let detection engineering run full breadth detections in the SIEM?

A. Apply a schema to the data prior to being stored.
B. Publish all of the data to an object store using a message bus.
C. Store all the data in a data lake or warehouse.
D. Store only the elements that are required for the defined use cases.

問題 #2
A threat intelligence feed provides indicators with a "TLP:RED" designation. What is the appropriate handling within the organization?

A. Publish the indicators publicly for community benefit
B. Freely share indicators with external partners
C. Ignore the TLP designation since it doesn't affect Splunk ingestion
D. Restrict sharing/distribution strictly to named recipients within the organization

問題 #3
Which categories of SOAR playbooks are commonly used within a security operations center?
(Choose all that apply.)

A. Phishing
B. Enrichment
C. Endpoint
D. Attack

問題 #4
Clara is responsible for how her organization's SIEM ingests and stores event data. The newest version of the SIEM now includes APIs for managing the data ingestion pipelines. Clara wants to evaluate methods to programmatically manage those pipelines using her company's version control and continuous integration systems. What benefits would this provide to the organization?
(Choose all that apply.)

A. Integration pipelines eliminate the need for data validation.
B. Version control enables the ability to revert to a previously working version if something breaks.
C. Source code commits show who made a change.
D. Approval workflows can require that all changes are reviewed before implementation.

問題 #5
Which of the following is a key benefit of including machine learning as part of an organization's security detection capabilities?

A. Writing detections to predict security events across multiple log sources
B. Analyzing encrypted data without access to decryption keys
C. Archiving log events after they have been analyzed
D. Performing anomaly detection against large datasets

解説：