Mendefinisikan ulang SIEM untuk mengeluarkan potensi analis serta mengungguli lawan dengan kecepatan, skala, dan akurasi
IBM® QRadar SIEM membantu organisasi mengambil kendali dengan memusatkan visibilitas keamanan, memungkinkan deteksi ancaman real-time, mengefisienkan kepatuhan, dan mengurangi biaya operasional. Solusi ini memberdayakan tim keamanan untuk merespons lebih cepat dan lebih efektif sebelum insiden meningkat.
Dengan QRadar SIEM, analis dapat mengurangi tugas-tugas manual yang berulang seperti pembuatan kasus dan penentuan prioritas risiko untuk berfokus pada upaya investigasi dan remediasi penting.
Mengganggu serangan siber tingkat lanjut dan menanggapi lebih cepat dengan konten mutakhir termasuk integrasi native dengan komunitas sumber terbuka SIGMA.
Bekerja dengan mudah di semua jenis sumber data dan alat keamanan dengan interoperabilitas yang kuat.
QRadar SIEM terintegrasi dengan lancar dengan alat deteksi ancaman yang ada untuk memastikan bahwa Anda mendapatkan visibilitas lengkap di seluruh ekosistem keamanan Anda.
Menanggapi ancaman tingkat lanjut membutuhkan sumber daya yang intensif, memakan waktu, dan sensitif terhadap waktu. Perkuat kemampuan deteksi Anda dengan memantau seluruh jalur serangan dan biarkan QRadar SIEM menangani tugas-tugas berat.
Hasilkan kecerdasan komprehensif dan bantu analis Anda mencari ancaman siber hampir 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.
Mendeteksi dan menghilangkan ancaman lebih cepat menggunakan rangkaian produk modern yang dirancang untuk memadukan pengalaman analis keamanan.
*The Total Economic ImpactTM of IBM QRadar SIEM adalah studi yang dilakukan oleh Forrester Consulting atas nama IBM, April 2023. Berdasarkan proyeksi hasil dari organisasi komposit yang dimodelkan dari 4 pelanggan IBM yang diwawancarai. Hasil aktual bervariasi berdasarkan konfigurasi dan kondisi klien; oleh karena itu, hasil tipikal tidak dapat diberikan.