데이터 유출 비용이 증가하고 사이버 공격이 점점 더 정교해짐에 따라 보안 운영 센터(SOC) 분석가의 역할이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. IBM QRadar SIEM은 단순한 도구 그 이상입니다. 고급 AI, 강력한 위협 인텔리전스, 최신 탐지 콘텐츠에 대한 액세스를 제공하는 SOC 분석가의 동료라고 할 수 있습니다.
IBM QRadar SIEM은 여러 계층의 AI 및 자동화를 사용하여 경보 강화, 위협 우선순위 지정 및 인시던트 상관관계를 개선합니다. 통합 대시보드에서 관련 경보를 종합적으로 표시하고 노이즈를 줄이며 시간을 절약합니다. QRadar SIEM은 통합된 고급 AI 및 자동화 기능을 통해 모든 SOC 툴에서 통합 경험을 제공하여 보안 팀의 생산성을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
모든 보안 팀의 효율성과 전문성을 증폭하도록 설계된 IBM 엔터프라이즈급 AI의 힘을 경험해 보세요. 분석가는 QRadar SIEM을 사용하여 사례 생성 및 위험 우선순위 지정과 같은 반복적인 수동 작업을 줄이고 중요한 조사 및 문제 해결 노력에 집중할 수 있습니다.
오픈 소스 SIGMA 커뮤니티와의 기본 통합을 비롯한 최첨단 콘텐츠로 지능형 사이버 공격을 차단하고 더 빠르게 대응하세요. IBM X-Force Threat Intelligence, 사용자 행동 분석 및 네트워크 분석을 포함하여 상관 관계가 있는 로그 이벤트 데이터에 대한 추가 컨텍스트가 필요하지 않습니다.
강력한 상호 운용성을 통해 모든 데이터 소스 유형과 보안 도구에서 쉽게 작업할 수 있습니다. 700개 이상의 사전 구축된 통합 및 파트너 확장 기능*을 갖춘 QRadar SIEM은 기존 위협 탐지 도구와 원활하게 통합되어 보안 에코시스템 전반에서 완벽한 가시성을 확보할 수 있도록 지원합니다.
기능
IBM 엔터프라이즈급 AI는 케이스 내의 각 관측 가능 항목에 여러 계층의 위험 점수를 적용합니다. 보안 분석가는 가장 중요한 사례에 대한 경고만 수신하므로 어디에 시간과 에너지를 집중해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.
수천 개의 오픈 소스 Sigma Rules에 대한 기본 지원을 통해 보안 분석가는 위협이 진화함에 따라 보안 커뮤니티에서 직접 새로운 검증된 크라우드소싱 지침을 신속하게 가져올 수 있습니다.
사일로화된 모든 데이터에 액세스하여 위협 조사를 강화할 수 있습니다. 페더레이티드 검색은 SIEM에 수집되는 미션 크리티컬 데이터와 해당 데이터가 있는 위치에서의 데이터 검색 중에서 선택할 수 있는 비용 효율적인 유연성을 제공합니다.
내부 위협 가시성 향상, 비정상적인 행동 감지, 신속한 위험 사용자 식별뿐만 아니라 인사이트 생성으로 보안을 강화합니다.
IBM QRadar 네트워크 탐지 및 대응(NDR)은 실시간으로 네트워크 활동을 분석하여 보안을 강화합니다. 깊이 있고 폭넓은 가시성과 고품질 데이터 및 분석을 결합하여 실행 가능한 인사이트와 대응을 촉진합니다.
지능형 위협에 대응하는 것은 리소스 집약적이고 시간이 많이 소요되며 시간에 민감합니다. 가시성과 AI로 탐지를 가속화하세요.
포괄적인 인텔리전스를 생성하고 분석가가 이질적인 데이터 세트를 실행에 옮김으로써 거의 실시간으로 사이버 위협을 찾아낼 수 있습니다.
빠른 랜섬웨어 공격에는 더 빠른 대응이 필요합니다. 공격자가 더 빠르게 움직임에 따라 조직은 사이버 보안에 대해 선제적이고 위협 중심적인 접근 방식을 취해야 합니다.
기업 환경에 대한 관련 규정과 내부 감사에 대한 준수 근거 및 적합성 선언을 제시할 수 있습니다.
데모 영상을 시청하여 QRadar SIEM이 어떻게 위협 탐지를 가속화하는지 알아보세요.
전문가가 제공하는 IBM QRadar SIEM의 무료 1:1 데모를 통해 조직의 보안 태세를 강화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
QRadar SIEM 자기 주도 대화형 투어를 둘러보세요.
보안 분석가 경험을 통합하도록 설계된 현대화된 제품군으로 위협을 더 빠르게 탐지하고 제거합니다.
각주
*IBM QRadar SIEM의 Total Economic Impact는 2023년 4월, IBM의 의뢰로 Forrester Consulting이 수행한 연구입니다. 인터뷰에 응한 4명의 IBM 고객을 대상으로 한 복합 조직의 예상 결과를 기반으로 합니다. 실제 결과는 클라이언트 구성 및 조건에 따라 달라지므로 일반적으로 예상되는 결과를 제공할 수 없습니다.