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Exabeam vs. Splunk: Sechs Möglichkeiten zum Vergleichen und Bewerten

Führung

Ein Rahmenwerk zum direkten Vergleich von Kosten, Optimierung, Verhaltensanalyse, Skalierbarkeit, Erkennungsabdeckung und KI-gestützter Untersuchung

SIEM-Plattformen, die auf dem Papier ähnlich aussehen, können sehr unterschiedliche Sicherheitsergebnisse liefern, da Architektur, Analysemethoden und Untersuchungsabläufe bestimmen, wie schnell Teams Risiken erkennen und darauf reagieren.

Mit zunehmender Verbreitung von SIEM-Systemen sehen sich viele Sicherheitsteams mit unvorhersehbaren Preisen, modularen Erweiterungen und der Notwendigkeit ständiger Regelanpassungen konfrontiert. Gleichzeitig breiten sich Missbrauch von Zugangsdaten, Insideraktivitäten und der Missbrauch von KI-Agenten über legitimen Zugriff im Laufe der Zeit aus, wobei statische Regeln und isolierte Warnmeldungen diese Abfolge möglicherweise nicht erfassen.

Dieser Leitfaden vergleicht Exabeam und Splunk in sechs Bereichen, von der Kostenvorhersagbarkeit bis hin zur KI-gestützten Untersuchung. Er zeigt, wie New-Scale Fusion, Agent Behavior Analytics (ABA) und Exabeam Nova AI die Erkennung mit der Reaktion verknüpfen und wie Teams Verhaltensanalysen hinzufügen können, ohne Splunk zu verlieren.

Wichtige Fragen, die dieser Leitfaden beantwortet

• Wie wirken sich die Preismodelle Exabeam und Splunk auf die Kostenprognose bei zunehmendem Datenvolumen und wachsenden Anwendungsfällen aus?
• Welche Plattform erfordert weniger SPL-Fachkenntnisse, weniger Wartung von Korrelationsregeln und weniger manuelle Korrektur falsch-positiver Ergebnisse?
• Wie können Verhaltensanalysen das Risiko von langsam agierenden menschlichen und KI-Agenten erkennen, das statische Regeln übersehen?
• Wie lässt sich die Erkennungsabdeckung im Vergleich zu MITRE ATT&CK ^messen und Lücken priorisieren?
• Worin unterscheiden sich Nova AI-Agenten und der Splunk AI SOC Analyst hinsichtlich Umfang und operativer Grenzen?
• Kann man Verhaltenserkennung und Risikobewertung hinzufügen, ohne Splunk zu ersetzen?

Wie Exabeam neben oder anstelle von Splunk funktioniert

New-Scale Fusion vereint Datenerfassung, -analyse, -erkennung und -untersuchung in einer Cloud-nativen Plattform. Für Teams, die noch nicht bereit für eine Migration sind, bietet New-Scale Analytics Verhaltenserkennung, dynamische Risikobewertung und KI-gestützte Untersuchung, während Splunk weiterhin für die Protokollerfassung und -speicherung zuständig bleibt. Exabeam erfasst Live- und historische Daten über Collector oder APIs, normalisiert sie gemäß dem Common Information Model (CIM) und verwendet Outcomes Navigator, um Erkennungen Anwendungsfällen und ATT&CK zuzuordnen.

Laden Sie den Leitfaden herunter, um Exabeam und Splunk in sechs Bereichen zu vergleichen und den Modernisierungspfad zu wählen, der am besten zu Ihren Sicherheitsanforderungen passt.