Exabeam vs. Splunk：比較・評価する6つの方法
ガイド
セキュリティ効果を向上させ、総所有コストを削減するフレームワーク
本ガイドでは、ExabeamとSplunkを6つの主要分野で比較し、コスト、検知能力、および調査の有効性を評価する一助となるよう作成されています。
Splunkはログ管理に広く利用されていますが、データや環境の拡大に伴い、多くのチームが予測不可能な価格設定、複雑なチューニング、調査の遅延といった課題に直面しています。SPLクエリ、相関分析、アドオンの維持管理に追われると、アナリストは実際の脅威への対応から手を離さざるを得なくなります。 行動ベースのAI駆動型アプローチにより、ユーザー、デバイス、AIエージェントを横断して、リスクの検知、アクティビティの調査、対応の優先順位付けの方法が一変します。
このガイドが役立つ主な質問
- データ、コンピューティング、アドオンの規模が拡大するにつれて、Splunkの価格設定は総コストにどのような影響を与えるのでしょうか？
- SPLとUEBAによって、どの程度のチューニングやオーバーヘッドが生じるのでしょうか？
- 行動分析は、認証情報の不正利用やラテラルムーブメントの検知をどのように改善するのでしょうか？
- 検知と調査を統合プラットフォーム上で実行すると、どのような変化が生じるのでしょうか？
- MITRE ATT&CK ®を使用して、検出カバレッジをどのように測定すればよいでしょうか？
- AIエージェントは、調査のスピードとアナリストの生産性をどのように向上させるのでしょうか？
Exabeamは、Splunk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行動分析と動的リスクスコアリングを活用し、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により、関連するアクティビティが単一の調査フローに統合されるため、アナリストはイベントを個別に結びつけることなく、脅威がどのように進展しているかを把握できます。
AIエージェントによる連携システムが、検知、調査、対応を自動化します。アナリストは自然言語を使用して、検索、分析、優先順位付け、および検知ロジックの作成を行うことができ、その出力結果はCommon Information Model（CIM）およびATT&CKに準拠しています。検知範囲をユースケースにマッピングすることで、改善すべき点を容易に把握できます。
このガイドをダウンロードして、コスト削減、検知範囲の拡大、および調査の迅速化の方法をご確認ください。
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