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Exabeam vs. Splunk：比較・評価する6つの方法

ガイド

コスト、チューニング、動作の可視性、スケーラビリティ、検出範囲、およびAI主導の調査を比較するための並列フレームワーク

一見すると似たようなSIEMプラットフォームであっても、アーキテクチャ、分析機能、および調査ワークフローによって、チームがリスクをどれだけ迅速に発見し、対応できるかが決まるため、セキュリティ上の成果には大きな違いが生じることがあります。

SIEMの導入が進むにつれ、多くのセキュリティチームは、予測不可能な価格設定、モジュール式のアドオン、そして絶え間ないルールの微調整といった課題に直面しています。一方、認証情報の悪用、内部関係者による不正行為、AIエージェントの悪用などは、正当なアクセスを通じて時間をかけて進行するため、静的なルールや孤立したアラートでは、その一連の流れを見逃してしまう可能性があります。

本ガイドでは、コストの予測可能性からAIを活用した調査まで、6つの分野にわたってExabeamとSplunkを比較しています。また、New-Scale Fusion、Agent Behavior Analytics（ABA）、Exabeam Nova AIが、検知と対応をどのように連携させているか、さらにSplunkをそのまま活用しながら行動分析機能を追加する方法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

• データ量やユースケースの拡大に伴い、ExabeamとSplunkの価格モデルはコスト予測にどのような影響を与えるのでしょうか？
• どのプラットフォームであれば、SPLに関する専門知識、相関ルールのメンテナンス、および手動による誤検知の調整が最も少なくて済むでしょうか？
• 行動分析は、静的なルールでは見逃されてしまう、動きの緩やかな人間やAIエージェントによるリスクを、どのように検知するのでしょうか？
• 検出範囲をどのように測定すればよいのでしょうかMITRE ATT&CK ^®そして、課題の優先順位を付けるには？
• Nova AIエージェントとSplunk AI SOCアナリストは、適用範囲や運用上の制限においてどのように異なるのでしょうか？
• Splunkを置き換えることなく、行動検知や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がSplunkと併用される場合、あるいはSplunkの代わりとして機能する場合の仕組み

New-Scale Fusionデータ取り込み、解析、分析、検知、調査を1つのクラウドネイティブプラットフォームに統合します。 移行の準備が整っていないチーム向けに、New-Scale Analyticsは行動検知、動的リスクスコアリング、AIを活用した調査機能を追加し、Splunkは引き続きログの収集および保存層としての役割を担います。Exabeamは、コレクターまたはAPIを通じてリアルタイムデータおよび履歴データを収集し、Common Information Model（CIM）に正規化した上で、Outcomes Navigatorを使用して検知結果をユースケースやATT&CKにマッピングします。

ガイドをダウンロードして、ExabeamとSplunkを6つの観点から比較し、自社のセキュリティ運用に適した近代化の道筋を選んでください。