MIRU — Security Monitoring Platform
MIRU — Observability-first Security Platform
Real-time enterprise network security monitoring. Threat detection, incident response, and compliance reporting automated.
Live Demo
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Threat Level
Minor threats detected — monitoring
12,847
3
99.97%
23ms
Active Threats
5| Threat Name | Severity | Detected At | Source | Status |
|---|---|---|---|---|
SQL Injection Attempt | Critical | 14:32:18 | 203.104.xx.xx | Blocked |
Brute Force Attack | High | 14:28:05 | 91.234.xx.xx | Monitoring |
Anomalous Traffic Pattern | Medium | 14:15:42 | Multiple IPs | Investigating |
Unauthorized Port Scan | Medium | 13:58:31 | 45.33.xx.xx | Blocked |
SSL Certificate Mismatch | Low | 13:42:10 | Internal | Verifying |
Network Activity
Compliance
5/7 completedFirewall Configuration
Last check: 2 hours ago
SSL/TLS Encryption
Cert expires: 89 days
Access Log Audit
Automated: Daily 03:00
Vulnerability Scan
Last scan: 6 hours ago
Backup Verification
Last verified: 12 hours ago
Incident Response Plan
Update required (30+ days overdue)
Penetration Test
Next scheduled: May 2026
Compliance Rate: 71%
Challenge
500+ daily security alerts buried real threats; mean incident response time was 4 hours.
Solution
AI threat scoring, automated alert classification and prioritization, incident-response workflow automation, compliance report generation.
Results
- Threat detection-to-response: 4h → 8min
- False positives down 75%
- Security team throughput +200%
- Compliance audit time down 80%
Measured Impact
標準ルール数
180
ノイズ削減
68%
MTTA 目標
5分
eBPF CPU
<2%
What it does
検知
eBPFランタイム検知
Linuxホストのシステムコールを低オーバーヘッドで監視。
Sigma標準ルール
OSS Sigmaルールをそのまま取り込み、ClickHouseでクエリ化。
対応
インシデント相関
LLM支援で関連アラートをクラスタリングし、コンテキストを提示。
Runbook自動化
典型的な対応手順をRunbookで半自動実行。
ガバナンス
SBOM & 依存監視
プロジェクトのSBOMを生成し、脆弱性DBと突合。
IAM変更監査
GitHub / クラウドIAMの変更を監視し、逸脱を検出。
System Layers
Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.
Layer
センサー
Linuxホスト・Kubernetes・GitHub/IaCの変更を監視するセンサー群。
Layer
取り込み
多様なフォーマットをECS/OCSFに正規化し、冗長経路で配送。
Layer
ストレージ
ホットは30日、アーカイブはS3。コストと検索性を両立。
Layer
検知
SigmaルールをClickHouse SQLに変換し、LLMでインシデント相関を支援。
Layer
対応
Playbookに沿ったオンコール通知とRunbook自動実行。
How we built it
Discovery
対象規模のIT環境を想定した脅威モデルとユースケース整理。
Deliverables
- 脅威モデル
検知ルール整備
Sigmaルールから優先度の高いものを選定し、ClickHouse SQLに変換。
Deliverables
- ルールカタログ
センサー実装
eBPFエージェントをRustで実装し、性能予算内で動作することを確認。
Deliverables
- エージェント
取り込み層
OTel Collector + Vectorで多段配送を構築。
Deliverables
- パイプライン
相関エンジン
LLM支援のクラスタリングと根拠提示を実装。
Deliverables
- 相関モジュール
SOCドリル
模擬インシデントによるSOCドリルを実施。
Deliverables
- ドリルレポート
Iteration
誤検知・見逃しフィードバックを基にルールと相関を改善。
Deliverables
- 改善PR
Delivery Timeline
- P0Done2026-04-04
アーキテクチャ検証
eBPF / Falco / OSquery の比較検証を実施。
- P1In Progress2026-04-22
eBPFエージェント
Rustで低オーバーヘッドのeBPFエージェントを開発中。
- P2Planned2026-05
イベント正規化
OTel Collector + Vectorで多様なソースをECS/OCSFに正規化予定。
- P3Planned2026-06
インシデント相関
LLM支援のインシデントクラスタリングを予定。
- P4Planned2026-07
SOC運用
Runbook自動化とオンコールフローを整備予定。
Who built it
Roles
- セキュリティエンジニア
- プラットフォームエンジニア
- フロントエンド
Tools & Platforms
Frontend
Backend
Data
Infrastructure
Other
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