Rileva le minacce interne con QRadar UBA

IBM® QRadar® User Behavior Analytics (UBA) analizza l'attività dell'utente per rilevare membri sospetti e determinare se le credenziali di un utente sono state compromesse. Come componente di QRadar Security Intelligence Platform, QRadar UBA aggiunge contesto relativo all'utente ai dati di rete, log, vulnerabilità e minacce per rilevare in modo più rapido e accurato gli attacchi. Gli analisti della sicurezza possono facilmente visualizzare gli utenti rischiosi, le loro attività sospette e analizzare i dati di flusso e log sottostanti che hanno contribuito a stabilire il punteggio di rischio di un utente. QRadar è disponibile in IBM Security App Exchange e può essere scaricato e installato in pochi minuti.

Ottieni visibilità delle minacce interne

Proteggiti dagli insider malintenzionati e dai criminali informatici che utilizzano le credenziali compromesse. Identifica i comportamenti anomali, i movimenti laterali, le minacce e il furto dei dati con un focus sull'utente.

Estendi le funzioni di sicurezza QRadar

Il dashboard UBA è una parte integrata della console QRadar e offre le funzionalità estese di QRadar Security Intelligence Platform.

Aumenta la produttività degli analisti

Identifica facilmente gli utenti rischiosi. Applica machine learning e analytics comportamentale ai dati di sicurezza QRadar, calcola i punteggi di rischio degli utenti ed emetti avvisi solo sugli incidenti ad alto rischio per ridurre il problema degli avvisi.

Accelera il time to value

Genera insight utili entro 24 ore. I clienti QRadar possono scaricare e installare l'applicazione UBA in modo facile e veloce da IBM Security App Exchange.

Funzioni principali

  • Rileva le minacce interne in base alle anomalie comportamentali degli utenti
  • Genera punteggi di rischio dettagliati per i singoli utenti
  • Si integra perfettamente con QRadar Security Analytics
  • Disponibile da IBM Security App Exchange

Immagini del prodotto

Dashboard
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Cronologia delle attività rischiose
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Dettagli dell'utente
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Watson
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