Karena ancaman digital semakin besar dan musuh siber semakin canggih, peran analis SOC menjadi kian penting dari sebelumnya. Lebih dari sekadar deteksi dan respons ancaman, QRadar SIEM memungkinkan tim keamanan menghadapi ancaman masa kini secara proaktif dengan AI canggih, intelijen ancaman yang kuat, dan akses ke konten canggih agar memaksimalkan potensi analis. Apakah Anda membutuhkan arsitektur cloud native yang dibangun untuk skala dan kecepatan hybrid atau solusi untuk melengkapi infrastruktur on premises Anda, IBM dapat menyediakan SIEM untuk memenuhi kebutuhan Anda.
Pada tahun 2023, 70% serangan siber menargetkan industri infrastruktur penting. Lihat laporan baru ini untuk mendapatkan insight yang lebih dalam tentang taktik para penyerang.
Analis menghemat lebih dari 14.000 jam selama 3 tahun dalam mengidentifikasi positif palsu.*
Analis mengalami pengurangan sebesar 90% dalam waktu yang dihabiskan untuk menyelidiki insiden.*
Ada pengurangan sebesar 60% dalam risiko pengalaman pelanggaran keamanan yang signifikan.*
Merasakan pengalaman kekuatan AI tingkat perusahaan IBM yang dirancang untuk memperkuat efisiensi dan keahlian setiap tim keamanan. Dengan QRadar SIEM, analis dapat mengurangi tugas-tugas manual yang berulang seperti pembuatan kasus dan penentuan prioritas risiko untuk fokus pada penyelidikan penting dan upaya remediasi.
Mengganggu serangan siber tingkat lanjut dan menanggapi lebih cepat dengan konten mutakhir termasuk integrasi asli dengan komunitas Sumber Terbuka SIGMA. Tidak diperlukan konteks tambahan dengan data peristiwa log yang berkorelasi dengan IBM X-Force Threat Intelligence, analisis perilaku pengguna, dan analisis jaringan.
Bekerja dengan mudah di semua jenis sumber data dan alat keamanan dengan interoperabilitas yang kuat. Dilengkapi dengan lebih dari 700 integrasi yang sudah dibangun sebelumnya dan ekstensi mitra*, QRadar SIEM terintegrasi dengan lancar menggunakan alat deteksi ancaman yang sudah ada untuk memastikan Anda mendapatkan visibilitas lengkap di seluruh ekosistem keamanan Anda.
Lisensi konsumsi yang fleksibel dari rangkaian kemampuan yang lengkap.
Dibuat untuk memaksimalkan waktu dan talenta tim keamanan.
Menanggapi ancaman tingkat lanjut membutuhkan sumber daya yang intensif, memakan waktu, dan keterbatasan waktu. Percepat deteksi dengan visibilitas dan AI.
Hasilkan kecerdasan komprehensif dan bantu analis Anda mencari ancaman siber nyaris secara real time dengan mengubah kumpulan data yang berbeda menjadi tindakan.
Serangan ransomware yang cepat menuntut respons yang lebih cepat. Dengan penyerang yang bergerak lebih cepat, organisasi harus mengambil pendekatan proaktif dan berbasis ancaman terhadap keamanan siber.
Tunjukkan bukti kepatuhan dan pernyataan kesesuaian dengan undang-undang peraturan dan audit internal yang berlaku untuk lingkungan Anda.
MLSE Kanada bermitra dengan IBM untuk layanan keamanan terkelola yang berpusat pada dukungan deteksi dan evaluasi ancaman awal, dengan platform IBM Security QRadar SIEM.
Penggunaan IBM Security QRadar SIEM telah membantu Sutherland membangun ekosistem keamanan terpadu. Analis menggunakannya untuk mengumpulkan dan menghubungkan data dari berbagai sumber di lingkungan TI ke dalam pandangan holistik tentang peristiwa keamanan.
“IBM melakukan persis seperti yang kami harapkan. Mereka sangat fleksibel. Mereka mendengarkan permintaan kami dan mereka memberikan solusi yang tepat," ujar Thomas Strieder, VP Group IT Security and Operation Services, ANDRITZ.
Nilai strategi ancaman Anda, satukan operasi dan respons keamanan, tingkatkan kondisi keamanan Anda, dan migrasi ke cloud dengan percaya diri.
QRadar SOAR mengatur dan mengotomatiskan respons terhadap peringatan fidelitas tinggi yang diidentifikasi oleh SIEM dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk memulihkan ancaman.
Mitra Anda melawan ancaman siber dengan pencegahan 24/7.
* The Total Economic ImpactTM dari IBM Security QRadar SIEM merupakan studi yang dilakukan oleh Forrester Consulting atas nama IBM, April 2023. Berdasarkan hasil yang diproyeksikan dari organisasi komposit yang dimodelkan dari 4 pelanggan IBM yang diwawancarai. Hasil aktual akan bervariasi berdasarkan konfigurasi dan kondisi klien dan, oleh karena itu, hasil yang diharapkan secara umum tidak dapat diberikan.