Open XDR 대 SIEM

소개 :

차세대 보안 인텔리전스가 여기에 있습니다. 확장된 탐지 및 대응 (XDR). XDR 조직이 그 어느 때보다 빠르고 쉽고 정확하게 지능형 위협을 탐지하고 대응할 수 있도록 하는 기술입니다. 하나의 중앙 집중식 위치에서 서로 다른 데이터 소스를 통합하고 위협에 대한 보다 풍부한 가시성을 제공함으로써 이를 수행합니다. SIEM


XDR 위협을 더 빠르고 쉽게 감지하고 대응할 수 있도록 도와줍니다. SIEM

XDR 보다 빠르고 쉽게 위협을 탐지하고 대응하는 데 도움이 되는 개방형 프레임워크입니다. SIEM

  • XDR 보다 강력하고 유연한 솔루션입니다. SIEM
  • XDR 보다 확장 가능합니다. SIEM
  • XDR 보다 사용하기 쉽습니다 SIEM 

 

XDR 광범위한 데이터를 통합할 수 있습니다. SIEM

가장 중요한 의 장점 XDR 위에 SIEM 광범위한 데이터를 통합할 수 있다는 것입니다. SIEM 할 수 없습니다. 보안 메커니즘을 포함하여 회사의 IT 인프라와 시스템을 계속 주시하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 와 SIEM 시스템에서만 정보를 수집하는 것을 의미합니다. 네트워크 방화벽, 침입탐지시스템 (IDS), 안티바이러스 소프트웨어 프로그램 및 침입 방지 시스템(IPS). 

그러나 HR 또는 회계 시스템과 같은 다른 애플리케이션의 데이터 로그와 같은 추가 소스에 액세스한 경우 소셜 미디어 활동; 모바일 장치; 원격 서버 또는 온프레미스 서버 - 이러한 서로 다른 소스를 실시간으로 연결하여 해커가 액세스 권한을 얻고 네트워크에 침투하는 방법에 대한 더 큰 통찰력을 실현할 수 있습니다. 

한 번에 여러 차원의 위협을 탐지하고 분석 중에 식별된 사고를 기반으로 자동 경고를 생성하기 위해 환경에 대한 더 나은 가시성을 제공합니다. XDR 또한 각 사건에 대한 컨텍스트를 제공하여 무슨 일이 일어났는지 뿐만 아니라 왜 일어났는지 알 수 있습니다. 따라서 다음에 비슷한 일이 다시 발생하면(또는 더 나은 이전에!) 모든 사람이 그 어느 때보다 빠르게 대응하는 최선의 방법을 정확히 알게 될 것입니다! XDR 위협에 대한 더욱 풍부한 가시성을 제공합니다. SIEM 

XDR 위협에 대한 더욱 풍부한 가시성을 제공합니다. SIEM

XDR 여러 소스의 보안 데이터를 통합하도록 설계되었습니다. 모든 데이터를 통합하면 조직의 위협 환경을 보다 완벽하게 파악하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. XDR 다음과 같은 방식으로 보안 팀과 기술을 통합합니다. SIEM  

보안에 관해서라면 대부분의 회사는 다음과 같은 사항을 갖추고 있을 것입니다. SIEM하지만 이는 전체 시스템이 제대로 작동하기 위해 서로 통합되어야 하는 수많은 도구 중 하나일 뿐입니다. 

XDR 이는 보안 팀이 조직의 위험 상태를 완벽하게 파악할 수 있도록 다양한 기술과 데이터 소스를 통합하는 통합 보안 플랫폼입니다. XDR기존 도구와 기술을 하나의 플랫폼에 통합할 수 있으므로 팀은 더욱 중요한 일, 즉 사이버 공격으로부터 비즈니스를 보호하는 데 집중할 시간을 확보할 수 있습니다! 

XDR 조직이 그 어느 때보다 빠르고 정확하게 지능형 위협을 탐지하고 대응할 수 있도록 지원하는 차세대 보안 인텔리전스입니다.
XDR 하는 통합 보안 플랫폼 기존 투자를 활용하고 조직 전체로 확장할 수 있는 확장 가능한 개방형 아키텍처를 기반으로 합니다.

XDR 이 솔루션은 기업 전반의 모든 곳에서 데이터를 수집하고 머신러닝 기반 분석을 통해 강화할 수 있는 단일 플랫폼을 제공하여 보안 생태계를 완벽하게 제어할 수 있도록 지원합니다. 이러한 인텔리전스를 활용하여 XDR 해결책 즉각적인 대응을 위해 악성 활동을 자동으로 감지하여 지능형 공격에 대한 실시간 보호 기능을 제공합니다. 

결론 :

XDR 조직이 그 어느 때보다 빠르고 정확하게 지능형 위협을 탐지하고 대응할 수 있도록 지원하는 차세대 보안 인텔리전스입니다. XDR 기존 데이터를 포함한 모든 데이터 소스에 대한 통합된 가시성을 제공합니다. SIEM 솔루션, 위협 인텔리전스 피드 등을 활용합니다. 이러한 입력값을 사용자 위치나 IP 주소와 같은 상황 정보를 기반으로 대응 조치를 자동화하는 머신 러닝 모델과 결합함으로써 보안 팀은 그 어느 때보다 빠르게 대응할 수 있습니다.

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