ExabeamのAIイノベーション
Advanced AI strengthens threat detection, investigation, and response. Our platform-wide AI co-investigator now extends behavioral analytics to AI agents, helping your team secure the agentic enterprise.
デモのリクエストAIを活用したセキュリティ運用
AIリーダーシップの10年
Machine learning, generative AI, and agentic AI accelerate threat detection, investigation, and data onboarding. The Exabeam Common Information Model (CIM) normalizes data from hundreds of sources to power New-Scale Fusion and high-fidelity analytics.
- 正確な検知のための行動分析
- 生成AIがアナリストの生産性を向上させる
- Agentic AI brings Tier 3 insight to Tier 1
- Security-centric CIM powers AI and analytics
エージェント型企業のセキュリティを確保する
エージェント行動分析
Agent Behavior Analytics (ABA) extends UEBA to AI agents and autonomous activity. It analyzes behavior in Claude Enterprise, ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, and custom agents to detect misuse, drift, and emerging risk.
- AIエージェントのベースライン行動
- エージェントの異常な動作を検出する
- ツール、アクション、およびアクセスの監視
- リスクを、その背景を十分に踏まえて調査する
エージェントAI
Augment Your Security Operations Team
Exabeam Nova is a platform-wide AI co-investigator that follows analysts throughout the console. It automates background context collection, secondary searches, and triage, so your team can detect, investigate, and respond faster.
- 調査時間を50％以上短縮
- 生産性を最大80％向上させる
- Save three hours per shift on triage
リアルワールドAI
測定可能な結果に焦点を当てたAI
AI-powered analysis drives measurable productivity gains and precise risk detection. A decade of UEBA expertise delivers high-fidelity results and helps your team govern AI platform and agent-driven risk.
- Advisor Agentでカバー範囲を拡大
- ベンチマークを活用して進捗状況を把握する
- 自動化されたワークフローで応答時間を短縮
- 事業リスクについて明確に報告する
- AI分析には厳選されたデータを活用する
より正確な検出
他のツールが見逃した脅威を検出
Machine learning baselines behavior and applies business context to highlight risk. New-Scale Fusion uncovers activity other tools miss, helping your team detect and respond to threats.
- 内部脅威やAIの悪用を検知する
- 分析を活用して誤検知を減らす
- 実際のリスクに基づいてアラートの優先順位を付ける
- Exabeam Novaはアラートにリスクを割り当てます
安全とセキュリティ
Manage AI Security and Risk
Behavioral analytics identifies misuse in AI activity and agent behavior. Outcomes Navigator measures AI security use cases with prebuilt dashboards that translate technical detail into business risk and compliance insights.
- ABAでAIのリスクに対処する
- AIプラットフォームの状況を把握する
- 事業レベルのリスクを伝達する
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Automated Investigation Timelines
Behavioral analytics baselines user and device behavior. Dynamic risk scoring prioritizes threats, while automated timelines show how activity unfolds. ABA extends this approach to non-human identities, including AI agents.
- Investigation Agent を使ってタイムラインを作成する
- Search Agent を使用したタイムラインの検索
- 自然言語からグラフを作成する
エージェント主導の洞察
アナリストの作業速度と正確性を向上させる
Agentic AI automates tasks, simplifies queries, classifies threats, and delivers targeted recommendations. Your team can work faster and improve the accuracy of threat detection, investigation, and response.
- 自然言語で検索する
- リスクの相関分析と分類
- アドバイザー・エージェントからアドバイスを受ける
- グループに関連するリスクとアラート
異常なユーザー活動の検出
行動分析のための動的なユーザーグループ化
Patented detection grouping uses machine learning to combine related risks into single cases. This approach replaces isolated alerts with connected behavioral context so your team can investigate the full scope of a threat.
- グループ化されたユーザーおよびエンティティ全体のリスクを確認する
- 不必要な調査を削減する
サードパーティアラートの優先順位付け
機械学習の活用アラートトリアージ
Machine learning evaluates rarity, frequency, and risk to prioritize third-party and internal alerts. Dynamic risk scoring directs your team to the highest-value work for faster triage.
- コンテキスト情報を得るために、サードパーティのアラートを取り込む
- 複数のベンダーからのアラートを一か所で確認する
- トリアージに必要なアラートの数を減らす
Exabeamのデモを見る
デモをリクエストして、Exabeamがセキュリティ・オペレーション・チームのエージェント型エンタープライズ・セキュリティ確保にどのように役立つかをご覧ください。
以下の事を学びます：
- 人間とエージェントの行動を監視・分析し、リスクを洗い出す
- 機械が構築したタイムラインで脅威を調査
- マルチエージェントAIを使用して、検知、調査、対応ワークフローを改善する。
- プレイブックを適用して意思決定を導く
- コンプライアンス要件のサポート
受賞歴のあるセキュリティのリーダー
