Détectez les menaces internes avec QRadar UBA

IBM QRadar User Behavior Analytics (UBA) est une application qui procure une visibilité préventive des menaces internes. C'est une extension de QRadar Security Intelligence Platform qui analyse les habitudes et les comportements des utilisateurs internes pour déterminer si leurs systèmes ou leurs données d'authentification ont été compromis par des cybercriminels. L'application comprend un tableau de bord qui repère et affiche les utilisateurs à risque et les activités hors-norme, ainsi que les incidents QRadar correspondants. En un seul clic, on peut ajouter un utilisateur suspect à la liste de surveillance, insérer une note en format texte pour expliquer des observations ou consulter les journaux et les flux de données.

Visualisez les menaces internes

Défendez-vous contre les attaquants internes et les cybercriminels ayant obtenu des données d'authentification. Repérez les comportements hors-norme, les attaques latérales, les menaces et les fuites de données en vous concentrant sur les utilisateurs

Complémentez les fonctions de sécurité de QRadar

Le tableau de bord UBA est intégré à la console QRadar et ajoute de nouvelles fonctionnalités à QRadar Security Intelligence Platform.

Analyses plus fructueuses

UBA calcule les scores de risque et classe les utilisateurs à risque. À partir des données recueillies par QRadar, de nouvelles règles comportementales et d'analyse sont appliquées. Des journaux et des flux de données illustrant les attaques sont accessibles.

Profitez de votre investissement en peu de temps

Les clients QRadar peuvent télécharger et installer l'application rapidement et facilement à partir de IBM Security App Exchange. Les résultats sont presque immédiats après le déploiement de l'application.

Caractéristiques clés

  • Offre un tableau de bord intégré à la console QRadar
  • Détecte les menaces internes en analysant les comportements des utilisateurs
  • Dresse des listes de surveillance des utilisateurs
  • Détecte les nouveaux comportements par des algorithmes d'apprentissage machine
  • Calcule des scores de risque détaillés pour chaque utilisateur
  • Offert sur IBM Security App Exchange