Exabeam IBM QRadar および Cortex XSIAM との比較：5つの比較・評価ポイント

ガイド

行動検知、AI支援、アラートの品質、調査ワークフロー、および規模を比較するための並列比較フレームワーク。

静的なルールやアラートに基づくリスクスコアリングに依存する従来のSIEMプラットフォームでは、侵害されたアカウントや内部関係者、および許可されたアクセス権限の範囲内で活動するAIエージェントによる「低強度・緩慢な」行動を見逃してしまいます。

QRadarの顧客は、更新に関する決断を迫られています。それは、将来性に限界のあるオンプレミス型プラットフォームを継続するか、Cortex XSIAMとその厳格に管理されたエコシステムへ移行するか、という選択です。どちらの道を選んでも運用上の摩擦が生じる一方で、AIエージェントやサービスアカウントによるアクティビティは、静的なルールでは解釈が困難なものです。

本ガイドでは、ExabeamとQRadar、Cortex XSIAMを、行動ベースの検知から導入の柔軟性に至る5つの観点から比較しています。New-Scale Fusion、Agent Behavior Analytics（ABA）、Exabeam Nova AIが、どのようにアラートのノイズを低減し、調査を迅速化し、検知範囲をAIエージェントにまで拡大するか、またチームがQRadarを補完したり置き換えたりする方法について解説しています。

このガイドが役立つ主な質問

「アラートに基づくリスクスコアリング」と「行動の希少性」を比較した場合、低頻度・緩やかなインサイダー活動の検出において、どちらが優れているか？
SIEMは、実行時ポリシーの適用にとどまらず、AIエージェントやサービスアカウントの行動を長期的に追跡・分析することは可能ですか？
Nova AIとQRadar Investigation Assistantでは、対応範囲にどのような違いがありますか？
どのスコアリング入力項目が誤検知を減らし、リスクが最も高いアラートを最優先で表示できるでしょうか？
検索タイムラインやノーコードのプレイブックは、手動による調査手順をどのように削減するのでしょうか？
QRadarの契約更新、Cortex XSIAMへの移行、あるいはQRadarに行動分析機能を追加することには、それぞれどのようなメリットとデメリットがありますか？

ExabeamがQRadarと併用される場合、あるいはQRadarの代わりとして機能する場合の仕組み

移行の準備が整っていないチームは、New-Scale AnalyticsやNova AIをQRadarに組み込むことで、行動検知、動的なリスクスコアリング、AIによる調査機能を追加できます。移行の準備が整っているチームは、New-Scale Fusionを導入できます。これは、インフラ管理を必要とせずにデータ取り込みを拡張し、継続的な更新を提供し、オープンAPIを通じて既存のツールと連携できるクラウドネイティブプラットフォームです。

ガイドをダウンロードして、Exabeam、QRadar、Cortex XSIAMの5つの分野における比較を行い、自社のセキュリティ運用に適した道筋を選んでください。

ガイドを見る