LogRhythm-Intelligenz
Datenblatt
Erkennen Sie Missbrauch von Zugangsdaten, Insiderbedrohungen und riskantes Verhalten frühzeitig mithilfe von Verhaltensanalysen.
Dieses Datenblatt erläutert, wie LogRhythm Intelligence Verhaltensanalysen und maschinelles Lernen nutzt, um risikoreiche Benutzer- und Entitätsaktivitäten innerhalb von LogRhythm SIEM zu identifizieren.
Identitätsbasierte Angriffe lassen sich oft in legitime Aktivitäten einbetten und sind daher mit herkömmlichen Regeln allein schwer zu erkennen. Missbrauch von Zugangsdaten, Insiderbedrohungen und administrativer Missbrauch können erhebliche Risiken bergen, ohne auf den ersten Blick normal zu wirken. Sicherheitsteams benötigen daher eine Möglichkeit, aussagekräftige Verhaltensabweichungen zu identifizieren, ohne die operative Komplexität zu erhöhen.
Erfahren Sie, wie LogRhythm Intelligence Verhaltensbaselines erstellt, Modelle des maschinellen Lernens anwendet und Aktivitäten durch dynamische Risikobewertung priorisiert. Außerdem wird gezeigt, wie Teams Untersuchungen durchführen, suchen, Dashboards erstellen, Korrelationsregeln der Advanced Intelligence Engine (AIE) konfigurieren und SmartResponse™-Aktionen innerhalb bestehender LogRhythm SIEM Workflows auslösen können.
Wichtige Fragen, die Ihnen dieses Datenblatt beantwortet
- Wie erkennt LogRhythm Intelligence den Missbrauch von Zugangsdaten, Insiderbedrohungen und administrativen Missbrauch?
- Wie werden Verhaltensbaselines und dynamische Risikobewertungen zur Priorisierung von Ermittlungen eingesetzt?
- Welche Rolle spielt die MDI Fabric bei der Datenanreicherung und Verhaltensanalyse?
- Welche grundlegenden Datenquellen verbessern die Genauigkeit von Verhaltensanalysen und Erkennungen?
- Wie können Analysten innerhalb bestehender LogRhythm SIEM Workflows Bedrohungen untersuchen und darauf reagieren?
- Wie verbessern AIE-Korrelationsregeln, SmartResponse™-Aktionen und integriertes SOAR die Erkennungs- und Reaktionsmaßnahmen?
Wie LogRhythm Intelligence mit LogRhythm SIEM zusammenarbeitet
LogRhythm Intelligence erweitert die LogRhythm SIEM Plattform durch die Anwendung von maschinellem Lernen, Verhaltensanalysen und dynamischer Risikobewertung auf Daten, die bereits über die MDI Fabric erfasst und angereichert wurden. Analysten können priorisierte Aktivitäten untersuchen, nutzer- und entitätsbezogene Daten durchsuchen, Dashboards erstellen, AIE-Korrelationsregeln definieren und Reaktionsmaßnahmen automatisieren, ohne die LogRhythm-Umgebung zu verlassen.
Laden Sie das Datenblatt herunter, um zu erfahren, wie LogRhythm Intelligence Sicherheitsteams dabei unterstützt, identitätsbasierte Bedrohungen früher zu erkennen, den Untersuchungsaufwand zu reduzieren und die Aktivitäten zu priorisieren, die am ehesten eine Untersuchung erfordern.
