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ExabeamとMicrosoft Sentinelの比較：比較評価する5つの方法

ガイド

データオンボーディング、行動分析、調査ワークフロー、価格設定、および組み込みAIに関するデータを比較するための並列比較フレームワーク

単一ベンダーのエコシステムを基盤とするSIEMでは、サードパーティ製のテレメトリや外部で構築されたAIエージェントが行動検知の対象外となる可能性があるため、微妙な脅威が検索可能なログ内に潜んだままとなり、ベースラインに反映されることがない。

多くのセキュリティチームは、特定のベンダーのエコシステムを基盤としたクラウドネイティブのSIEMを導入しています。そのエコシステムの外では、テレメトリデータの取り込みに独自の解析やクエリの専門知識が必要となる場合があり、使用状況に基づくAIやクエリコストが予測を複雑にし、サードパーティ製のAIエージェントはネイティブの対応範囲外となる可能性があります。

本ガイドでは、データの取り込みから組み込みAIに至るまで、5つの分野においてExabeamとMicrosoft Sentinelを比較しています。また、New-Scale Fusion、Agent Behavior Analytics (ABA)、およびExabeam Nova AIが、行動検知の範囲をサードパーティのデータやAIエージェントにまで拡大し、検索タイムラインによって調査を迅速化し、コストを予測可能な範囲に抑える仕組みについても解説しています。

このガイドが役立つ主な質問

• Microsoft以外のテレメトリを導入するには、どの程度のカスタムパーシングやKustoクエリ言語（KQL）の専門知識が必要でしょうか？
• SentinelのUEBA対象ソース以外のベンダーからのログはどのように扱われるのでしょうか？また、独自の行動分析を作成することは可能ですか？
• Microsoft社外で構築されたAIエージェントについて、各エージェントのIDをすべてMicrosoftのエコシステムに移行することなく、どのようにベースライン設定を行うことができますか？
• SCUベースの「Security Copilot」と比較して、検索タイムラインとNova AIエージェントは、手動による相関分析をどのように削減するのでしょうか？
• 摂取コスト以外のどのセンチネルのコストが、総所有コスト（TCO）の予測を困難にしているのでしょうか？
• Sentinelをそのまま活用したまま、行動分析や動的なリスクスコアリング機能を追加することは可能ですか？

ExabeamとMicrosoft Sentinelの連携方法

拡張モデルでは、Sentinelはそのままの状態で維持されます。Exabeamは、行動分析、動的なリスクスコアリング、および検索タイムライン機能を追加するため、行動モデルがインサイトを生成し、そのインサイトがリスク評価につながり、リスク評価に基づいてケースの優先順位が決定され、各ケースが完全なタイムラインに沿って整理されます。 約700の対応製品と、Common Information Model（CIM）を通じて正規化された10,000以上の事前構築済みパーサーを備えたNew-Scale Fusionは、KQLの専門知識がなくてもサードパーティデータを行動検知に活用できるようにします。

ガイドをダウンロードして、ExabeamとMicrosoft Sentinelを5つの観点から比較し、検知と調査の体制を強化しましょう。