O que o zSecure Alert for RACF pode fazer para os seus negócios

O IBM® Security zSecure™ Alert for IBM Resource Access Control Facility (RACF®) aumenta a eficiência da auditoria e do gerenciamento de eventos de segurança de mainframe por permitir que você passe do monitoramento de momento para alertas quase em tempo real. Ele ajuda a garantir que as violações ou os erros de segurança sejam interceptados rapidamente, mantendo a confidencialidade, a integridade e a disponibilidade dos sistemas, dos aplicativos e dos dados. O zSecure Alert for RACF monitora e gera alertas para o IBM z/OS®, o IBM Health Checker, o RACF, o CA ACF2 e os principais subsistemas, incluindo o IBM Communications Server, o UNIX e o IBM Tivoli® Workload Scheduler.
IBM Security zSecure Alert for RACF

Monitore as configurações do sistema e os dados

Oferece suporte ao monitoramento contínuo das configurações dos sistemas críticos e dos dados sensíveis para detectar mudanças sem acionadores de evento. Permite configurar alertas que avisam quando mudanças são detectadas.

Mantenha os dados seguros e protegidos

Oferece uma base de conhecimento de ameaças para ajudar a isolar padrões de ataque relevantes e detectar vários tipos de ataques. Ajuda a executar ações antes que outras pessoas possam tomar conhecimento dos erros de configuração.

Evite o dano dispendioso

Envia alertas críticos que ajudam a responder rapidamente aos incidentes de segurança que poderiam causar impacto significativo nos negócios, incluindo eventos de segurança de mainframe nas ferramentas de monitoramento corporativas.

Crie alertas customizados

Permite criar e gerenciar mensagens de alerta quase em tempo real para reforçar a separação de obrigações entre as funções dos implementadores e de monitoramento.

Principais recursos

  • Monitoramento de dados sensíveis e de sistemas críticos
  • Detecção de atividade maliciosa
  • Ampla variedade de recursos de monitoramento
  • Mensagens de alerta quase em tempo real
  • Alertas rápidos, flexíveis e críticos
  • Escalabilidade para sistemas de big data