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Fortinet NSE6_FSM_AN-7.4 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| Analytics | 30% | - 検索結果およびイベントからのクエリ作成 - group byおよびデータ集計の適用 - CMDBおよびルックアップテーブルに対するクエリの実行 |
| Monitoring, Reporting and Integration | 15% | - コンプライアンスおよび運用状況に関するレポートの作成 - 各種セキュリティツールおよびZTNAとの連携 - ダッシュボードおよびリアルタイム監視機能の設定 |
| Event Correlation and Rule Management | 20% | - 相関ルールの作成および設定 - アラートの管理、ルールの調整、誤検知の削減 |
| Event Collection and Normalization | 20% | - 複数のソースからのログおよびデータの収集 - イベントデータの正規化、解析、標準化 |
| Incident Detection, Investigation and Response | 15% | - インシデント調査におけるダッシュボードおよび各種ツールの活用 - インシデント対応の手順および上位者への報告・引き継ぎの実施 |
Fortinet NSE 6 - FortiSIEM 7.4 Analyst 認定 NSE6_FSM_AN-7.4 試験問題：
1. Refer to the exhibit.
Which statement about the time range settings defined in the nested query is accurate?
A) FortiSIEM will search in real time using 10 minute blocks for a source IP address that is not in the Approved Devices report from the last 30 days.
B) FortiSIEM will list source IP addresses found the last 10 minutes of events from each day in the Approved Devices report from the last 30 days.
C) FortiSIEM will search the last 30 days of events for a source IP address that is not in the Approved Devices report.
D) FortiSIEM will search the last 10 minutes of events for a source IP address that is not in the Approved Devices report from the last 30 days.
2. How does FortiSIEM update the incident details if the same rule triggers repeatedly?
A) FortiSIEM changes the incident status to Repeated, and updates the Last Seen timestamp.
B) FortiSIEM updates the Incident Count value and Last Seen timestamp.
C) FortiSIEM generates a new incident based on the Rule Frequency value, and updates the First Seen and Last Seen timestamps.
D) FortiSIEM generates a new incident each time the rule triggers and updates all the First Seen and Last Seen timestamps.
3. What are four incident status options on FortiSIEM?
A) Active, closed, cleared, resolved
B) Active, cleared, false negative, false positive
C) Active, auto cleared, cleared manually, system cleared
D) Active, auto closed, closed manually, system closed
4. Refer to the exhibit. You want to use a machine learning (ML) model to train data with the following characteristics shown in the exhibit. Which ML model is the best fit to match the data in the exhibit?
A) Elliptical envelope
B) Clustering
C) Anomaly detection
D) Forecasting
5. Refer to the exhibit.
Which statement about the nested query shown in the exhibit is true?
A) The outer query could have referenced all the queried fields from the inner query.
B) The outer query could have also referenced the Reporting IP address field from the inner query.
C) The outer query could have also referenced the Protocol field from the inner query.
D) The outer query should have used the operator CONTAINS when referencing the inner query.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： B | 質問 # 3 正解： A | 質問 # 4 正解： B | 質問 # 5 正解： B |
