IBM Security QRadar SIEM(云原生 SaaS)

按规模构建,专为分析师量身打造

探索互动之旅

IBM 于 2024 年连续第 14 次被评为“Gartner 魔力象限:安全信息与事件管理 (SIEM) 领导者”

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利用企业级 AI 为当今的现代 SOC 提供支持

 

当今的混合云环境正在以指数级的速度发展和扩展,因此需要保护的攻击面越来越大,愈加复杂。IT 足迹不断扩大,因此要在各种干扰因素中快速找到真正的威胁变得更加困难。孤立的技术、手动搜索和缺乏清晰的背景信息或可视化管理的警报过载导致威胁搜寻速度减缓。事实上,根据最近的一项全球调查,与本应审查的警报数量相比,安全运营中心 (SOC) 专业人员在一个正常工作日内收到的警报数量不足一半 (49%)。

全新的云原生 IBM® Security QRadar SIEM 使用多层 AI 和自动化技术,旨在大幅提高警报质量和安全分析师的效率。QRadar SIEM 利用成熟的 AI 功能(这些功能已针对来自 IBM 庞大客户网络的数百万个警报进行预先训练)提供威胁的背景信息和优先级划分,从而使分析师能够专注于更复杂和高价值的工作。

基于 watsonx 构建的生成式 AI 功能

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优势 加快威胁检测

借助支持社区的工具和由直观用户界面提供支持的自动化调查功能,最大限度地提高安全团队的工作效率。

扩大可视化管理

快速且经济高效地收集和搜索安全数据。在几分钟内设置数据源,并在几秒钟内获得搜索结果。

制定更明智的决策

使用近乎实时的分析和支持 AI 的建议来有效监控威胁并缩短响应时间。

功能 基于风险的警报优先级划分

云原生 QRadar SIEM 使用智能算法对用例中的每个可观察对象应用多层风险评分。安全分析师只会收到最重要用例的警报,因此他们可以确切地知道应该将时间和精力集中在哪些方面。

实施联合搜索以主动进行威胁搜寻

确保可以访问所有孤立数据以丰富威胁调查。联合搜索为您提供经济高效的灵活性,让您能够在将哪些任务关键型数据引入 SIEM 以及在数据所在位置搜索数据之间进行选择。

Sigma 规则

凭借对开源 Sigma 规则的原生支持,云原生 QRadar SIEM 为安全分析师创建一种通用的共享语言,以应对在专有 SIEM 平台中编写规则的挑战。现在,随着威胁的演变,安全分析师可以直接从安全社区快速导入全新、经过验证的众包指令。

自动化调查和推荐的响应行动

通过丰富威胁情报、评估风险和映射活动时间表,云原生 QRadar SIEM 可以执行根本原因分析并快速追踪有根据的用例。QRadar SIEM 通过自动化帮助减轻分析师的工作负担,以一体化管理信息摘要和建议。

Kusto 查询语言 (KQL)

KQL 是一种开源数据语言,通过提供更快的搜索速度和直观的语法,重点实现安全分析师的易用性。安排近乎实时的监控,以便您自动获得最新的信息。

威胁情报

借助 X-Force X-Force Threat Intelligence 的自动丰富功能,组织能够提前防范新兴威胁和了解最新漏洞的暴露情况。您可以了解不断变化的最新趋势,而无需花费数小时进行研究。

 

 

支持更有效的大规模调查
与 SOAR 集成 IBM Security QRadar SIEM 和 QRadar SOAR 可共同提供端到端威胁管理。通过结合准确的威胁检测、案例管理、编排和自动化以及人工智能和人类智能,此管理功能可加速事件响应。QRadar SOAR 提供案例管理、附带可定制和自动化工作流程的动态运行手册,以及第三方集成的强大生态系统,可让分析人员使用 QRadar SIEM 中的信息并高效地响应事件。 阅读解决方案简介
主动威胁搜寻
QRadar SIEM 威胁搜寻 云原生 QRadar SIEM 通过增加 SOC 的主动性来提升威胁检测水平。搜寻希望使用 Kestrel 执行有害代码的恶意参与者。
采取后续步骤

安排时间获取 QRadar Cloud-Native SIEM 的定制演示,或咨询我们的产品专家。

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