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ExabeamとCrowdStrikeの比較：比較・評価する5つの方法

ガイド

検知、調査、およびコスト面での成果に基づくセキュリティ運用プラットフォームの評価フレームワーク

本ガイドでは、ExabeamとCrowdStrikeを5つの機能分野にわたって比較し、それぞれのアプローチが検知、調査、および総所有コストにどのような影響を与えるかを評価する一助となるよう作成されています。

CrowdStrikeは強力なエンドポイントセキュリティプラットフォームですが、FalconをSIEMに拡張すると、行動分析、調査ワークフロー、コストの予測可能性においてギャップが生じがちです。環境が拡大するにつれ、セキュリティチームは、リスクを把握し、調査を前進させるために、ログ、エンドポイント、IDにまたがる断片化されたシグナルを分析しなければなりません。

さまざまなアプローチが検知、調査、対応にどのような影響を与えるかを評価するための体系的な手法を学びましょう。行動分析とAIエージェントが、ユーザー、デバイス、AIエージェント全体にわたる可視性を向上させると同時に、手作業の負担を軽減する仕組みをご覧ください。

このガイドが役立つ主な質問

• エンドポイントのテレメトリをSIEMに拡張することは、検知範囲や調査ワークフローにどのような影響を与えるのでしょうか？
• 行動分析は、なぜ認証情報の不正利用やラテラルムーブメントの検知精度を高めるのでしょうか？
• 調査の迅速化とアナリストの業務負担軽減において、AIエージェントはどのような役割を果たすのでしょうか？
• 統一された調査モデルは、アナリストのリスクに対する理解をどのように変えるのでしょうか？
• データ量、連携、ワークフローが拡大する中で、総所有コスト（TCO）をどのように評価すればよいでしょうか？

Exabeamは、CrowdStrikeと比較して、セキュリティ運用をどのように改善するのか？

New-Scale Fusion「Behavior Intelligence」を活用し、ユーザー、デバイス、AIエージェントにまたがるリスクを検知します。自動化されたタイムライン機能により、関連するアクティビティが単一の調査シーケンスとしてまとめられるため、アナリストは手動でイベントを照合することなく、攻撃がどのように展開していくかを把握することができます。

Exabeam Novaは、AIエージェントの連携システムを活用して、検知、調査、対応のワークフローを支援します。アナリストは自然言語を用いて検索、分析、優先順位付けを行い、検知ロジックを作成することができ、その出力結果はCommon Information Modelに整合しています。このアプローチにより、環境の規模拡大に伴い、手作業の負担を軽減し、調査の一貫性を高めることができます。

セキュリティ運用戦略を評価し、今後の取り組みを明確にするためのガイドをダウンロードしてください。