データ侵害のコストが上昇し、サイバー攻撃がますます巧妙化する中、セキュリティー・オペレーション・センター(SOC)アナリストの役割はかつてないほどその重要性を増しています。IBM QRadar SIEMは単なるツールではありません。高度なAIを始め、強力な脅威インテリジェンスや先進の検知コンテンツを備えた、SOCアナリストのための強力なアシスタントです。
IBM QRadar SIEMは、複数レイヤーのAIと自動化を使用して、アラートの強化や脅威の優先順位付け、およびインシデントの相関付けを向上させます。これにより、関連するアラートが統合されたダッシュボードにまとめて表示され、ノイズを減らし、時間を節約できます。QRadar SIEMは、統合された高度なAIと自動化機能により、すべてのSOCツールにわたって統一されたエクスペリエンスを提供することで、セキュリティー・チームの生産性を最大化します。
IBMがお届けするエンタープライズ・グレードのAIをご体感ください。あらゆるセキュリティー・チームの効率性と専門知識を強化します。QRadar SIEMをお使いいただくと、ケースの作成やリスクの優先順位付けなど、アナリストが反復的な手動タスクに取られる時間を削減でき、重要な調査や修復に注力できるようになります。
オープンソース化したSIGMAコミュニティーとのネイティブ統合など、最先端のコンテンツにより、高度化したサイバー攻撃を阻止し、より迅速に対応できます。IBM X-Force Threat Intelligenceやユーザー行動の分析、ネットワークの分析といったイベントログの相関データを使用する場合においても、追加のコンテキストは必要ありません。
堅牢な相互運用性により、あらゆる種類のデータ・ソースとセキュリティー・ツールを簡単に操作できます。QRadar SIEMでは、700を超える事前構築済みの統合およびパートナーによる拡張機能*を備えています。これにより、既存の脅威検知ツールとシームレスに統合でき、セキュリティー・エコシステムを全面的に可視化できます。
IBMのエンタープライズ・グレードのAIは、ケース内の各観測可能な対象に複数層のリスク評価を適用します。セキュリティー・アナリストは、最も重要なケースについてのみアラートを受け取るため、時間とエネルギーをどこに集中すべきかを正確に知ることができます。
数千ものオープンソースのシグマ・ルールがネイティブにサポートされているため、セキュリティー・アナリストは脅威の進化に応じて、新しい検証済みのクラウドソーシングの指示をセキュリティー・コミュニティから直接素早くインポートできるようになりました。
サイロ化されたすべてのデータにアクセスできるようにして、脅威の調査を強化します。フェデレーション検索により、いずれかのミッションクリティカルなデータをSIEMに取り込むか、データが存在する場所で検索するかを選択できる、コスト効率の高い柔軟性が得られます。
内部脅威に対する可視性を高めることで、異常な動作の検出や危険なユーザーの迅速な特定が可能となり、有効なインサイトが得られるようになります。
IBM QRadar Network Detection and Response(NDR)は、ネットワーク・アクティビティーをリアルタイムで分析することで、セキュリティー・チームを支援します。深く幅広い可視性と高品質のデータおよび分析を組み合わせて、実用的なインサイトと対応を促進します。
高度な脅威への対応は大量のリソースと時間を必要とするうえ、一刻を争います。可視性とAIを活用して、検知を加速できます。
包括的なインテリジェンスを生成し、多彩なデータ・セットをアクションに変えて、アナリストがほぼリアルタイムでサイバー脅威を突き止めやすくします。
高速化したランサムウェア攻撃には、迅速な対応が必要です。攻撃者の動きが速くなっているため、組織は事前対応、脅威主導型のサイバーセキュリティー対策を取る必要があります。
お客様の環境に適用される法規制や内部監査に準拠している証拠と順守宣言を提示します。
デモ動画を見て、QRadar SIEMが脅威検知を加速させる仕組みをご覧ください。
専門家によるIBM QRadar SIEMの1対1の無料デモをご利用ください。組織のセキュリティー体制強化に活用する方法をご紹介いたします。
セキュリティー・アナリストのエクスペリエンスを統一するために設計された最新の製品スイートで、脅威を迅速に検知し、排除します。
*「The Total Economic ImpactTM of IBM QRadar SIEM」は、2023年4月にForrester Consulting社がIBMの委託により実施した調査です。インタビューを受けたIBMのお客様4社に基づく複合組織モデルの予測成果に基づきます。実際の結果はお客様の設定や条件により異なるため、一般的に期待される結果を提供するものではありません。