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Exabeam vs. Splunk: Sechs Möglichkeiten zum Vergleichen und Bewerten

Führung

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Sicherheitsergebnisse und zur Senkung der Gesamtbetriebskosten

Dieser Leitfaden vergleicht Exabeam und Splunk anhand von sechs Schlüsselbereichen, um die Effektivität hinsichtlich Kosten, Erkennung und Untersuchung zu bewerten.

Splunk ist weit verbreitet für das Log-Management, doch viele Teams sehen sich mit unvorhersehbaren Preisen, komplexer Konfiguration und langsamen Untersuchungen konfrontiert, je größer die Datenmengen und Umgebungen werden. Die Pflege von SPL-Abfragen, Korrelationen und Add-ons kann Analysten von der Behebung realer Bedrohungen abhalten. Ein verhaltensbasierter, KI-gestützter Ansatz verändert die Art und Weise, wie Sie Risiken erkennen, Aktivitäten untersuchen und die Reaktion über Benutzer, Geräte und KI-Agenten hinweg priorisieren.

Wichtige Fragen, die dieser Leitfaden beantwortet

• Wie wirkt sich die Preisgestaltung von Splunk auf die Gesamtkosten aus, wenn Daten, Rechenleistung und Add-ons skalieren?
• Wie viel Aufwand und Overhead verursachen SPL und UEBA?
• Wie verbessert die Verhaltensanalyse die Erkennung von Missbrauch von Zugangsdaten und lateraler Bewegung?
• Was ändert sich, wenn Erkennung und Untersuchung auf einer einheitlichen Plattform erfolgen?
• Wie kann man die Detektionsabdeckung mit MITRE ATT&CK ^messen?
• Wie können KI-Agenten die Ermittlungsgeschwindigkeit und die Produktivität der Analysten verbessern?

Wie verbessert Exabeam die Sicherheitsabläufe im Vergleich zu Splunk?

New-Scale Fusion nutzt Verhaltensanalysen und dynamische Risikobewertung, um Risiken über Nutzer, Geräte und KI-Agenten hinweg zu erkennen. Automatisierte Zeitleisten fassen zusammengehörige Aktivitäten in einem einzigen Untersuchungsablauf zusammen, sodass Analysten die Entwicklung von Bedrohungen nachvollziehen können, ohne Ereignisse einzeln zusammenfügen zu müssen.

Ein koordiniertes System von KI-Agenten automatisiert Erkennung, Untersuchung und Reaktion. Analysten können mithilfe natürlicher Sprache suchen, analysieren, priorisieren und Erkennungslogik erstellen. Die Ergebnisse entsprechen dem Common Information Model (CIM) und ATT&CK. Die Erkennungsabdeckung lässt sich Anwendungsfällen zuordnen, um Verbesserungspotenziale leicht zu erkennen.

Laden Sie den Leitfaden herunter, um zu erfahren, wie Sie Kosten senken, die Erfassungsabdeckung verbessern und Ermittlungen beschleunigen können.