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Exabeam vs. CrowdStrike: Fünf Möglichkeiten zum Vergleichen und Bewerten

Führung

Ein Rahmenwerk zur Bewertung von Sicherheitsoperationsplattformen auf der Grundlage von Erkennungs-, Untersuchungs- und Kostenergebnissen

Dieser Leitfaden vergleicht Exabeam und CrowdStrike anhand von fünf Leistungsbereichen, um zu beurteilen, wie sich die einzelnen Ansätze auf Erkennung, Untersuchung und die Gesamtbetriebskosten auswirken.

CrowdStrike ist eine leistungsstarke Endpoint-Security-Plattform, doch die Erweiterung von Falcon zu einem SIEM-System führt häufig zu Lücken in der Verhaltensanalyse, den Untersuchungsabläufen und der Kostenprognose. Mit zunehmender Größe der Umgebungen müssen Sicherheitsteams fragmentierte Signale aus Protokollen, Endpunkten und Identitäten analysieren, um Risiken zu verstehen und Untersuchungen voranzutreiben.

Lernen Sie eine strukturierte Methode kennen, um zu bewerten, wie sich unterschiedliche Ansätze auf Erkennung, Untersuchung und Reaktion auswirken. Erfahren Sie, wie Verhaltensanalysen und KI-Agenten die Transparenz über Nutzer, Geräte und KI-Agenten hinweg verbessern und gleichzeitig den manuellen Aufwand reduzieren.

Wichtige Fragen, die dieser Leitfaden beantwortet

• Wie wirkt sich die Erweiterung der Endpunkttelemetrie in SIEM auf die Erkennungsabdeckung und die Untersuchungsabläufe aus?
• Warum verbessert die Verhaltensanalyse die Erkennung von Missbrauch von Zugangsdaten und lateraler Bewegung?
• Welche Rolle spielen KI-Agenten bei der Beschleunigung von Ermittlungen und der Reduzierung der Arbeitsbelastung von Analysten?
• Wie verändern einheitliche Untersuchungsmodelle das Risikoverständnis von Analysten?
• Wie lassen sich die Gesamtbetriebskosten bei zunehmendem Datenvolumen, Integrationen und Arbeitsabläufen bewerten?

Wie verbessert Exabeam die Sicherheitsabläufe im Vergleich zu CrowdStrike?

New-Scale Fusion nutzt Verhaltensanalyse, um Risiken über Benutzer, Geräte und KI-Agenten hinweg zu erkennen. Automatisierte Zeitleisten fassen zusammengehörige Aktivitäten in einer einzigen Untersuchungssequenz zusammen, sodass Analysten die Entwicklung von Angriffen nachvollziehen können, ohne Ereignisse manuell korrelieren zu müssen.

Exabeam Nova nutzt ein koordiniertes System von KI-Agenten zur Unterstützung von Erkennungs-, Untersuchungs- und Reaktionsabläufen. Analysten können mithilfe natürlicher Sprache suchen, analysieren, priorisieren und Erkennungslogik erstellen. Die Ergebnisse orientieren sich an einem Common Information Model. Dieser Ansatz reduziert den manuellen Aufwand und verbessert die Konsistenz der Untersuchungen auch bei wachsenden Umgebungen.

Laden Sie den Leitfaden herunter, um Ihre Sicherheitsstrategie zu bewerten und die nächsten Schritte zu ermitteln.