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Exabeam vs. Microsoft Sentinel: Fünf Möglichkeiten zum Vergleichen und Bewerten

Führung

Verstehen Sie, wie sich Exabeam und Microsoft Sentinel hinsichtlich Erkennungsqualität, Transparenz, Kosten und KI-gestützter Sicherheitsoperationen unterscheiden.

Dieser Leitfaden vergleicht New-Scale Fusion und Microsoft Sentinel anhand von fünf kritischen Bereichen, um Sicherheitsteams bei der Bewertung der Erkennungseffektivität, des operativen Aufwands und der langfristigen Skalierbarkeit zu unterstützen.

Sicherheitsteams verlassen sich auf SIEM-Plattformen, um Bedrohungen zu erkennen und zu untersuchen. Allerdings liefern nicht alle Ansätze die gleichen Ergebnisse. Microsoft Sentinel wird häufig als Teil einer umfassenderen Microsoft-Lösung eingesetzt, was die Transparenz einschränken, die Komplexität erhöhen und in hybriden Umgebungen zu Kostenschwankungen führen kann.

Dieser Leitfaden bietet eine strukturierte Methode zur Bewertung der Leistungsfähigkeit jeder Plattform hinsichtlich Erkennungsqualität, Untersuchungsabläufen, KI-Funktionen, Preisgestaltung und Ökosystemunterstützung. Er hilft Ihnen, mögliche Lücken zu erkennen und deren Auswirkungen auf Ihre Fähigkeit zur Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Bedrohungen zu verstehen.

Wichtige Fragen, die dieser Leitfaden beantwortet

• Wie vergleicht sich die Erkennungsqualität zwischen verhaltensanalytischen und regelbasierten Ansätzen?
• Welche Transparenz erhalten Sie über Microsoft- und Drittanbieterumgebungen hinweg?
• Wie unterscheiden sich die Arbeitsabläufe bei Ermittlungen, und wo reduziert die Automatisierung den Aufwand für die Analysten?
• Welche Rolle spielen KI-Agenten bei der Erkennung, Untersuchung und Reaktion?
• Wie gut lassen sich die Kosten mit zunehmendem Datenvolumen und steigender Nutzung vorhersagen?

Wie Exabeam Erkennung, Untersuchung und Reaktion verbessert

New-Scale Fusion wendet Verhaltensanalysen auf normalisierte Daten mithilfe eines gemeinsamen Informationsmodells an und ermöglicht so eine konsistente Erkennung in Cloud-, On-Premise- und Drittanbieterumgebungen. MITRE ATT&CK^-konforme Abdeckung, die dynamische Risikobewertung und die Agentenverhaltensanalyse (ABA) verbessern die Erkennungsqualität sowohl für menschliche Benutzer als auch für KI-Agenten.

Exabeam Nova integriert KI direkt in die Plattform und stellt koordinierte Agenten bereit, die bei Suche, Untersuchung, Regelerstellung und Reaktion unterstützen. Automatisierte Zeitleisten rekonstruieren Aktivitäten, während Fallmanagement und automatisierte Workflows den manuellen Aufwand reduzieren und die Vorfallsbearbeitung beschleunigen.

Laden Sie den Leitfaden herunter, um Exabeam und Microsoft Sentinel zu vergleichen und zu beurteilen, welcher Ansatz die Erkennungsqualität verbessert, den Betriebsaufwand reduziert und mit Ihrer Umgebung skaliert.