7 причин примножити свою спадщину SIEM (Замість заміни)
Legacy SIEMє основними операціями корпоративної безпеки, але водночас стикаються з сучасною швидкістю загроз, хмарними середовищами та величезними обсягами сповіщень, які змушують аналітиків тонути в шумі. Замість того, щоб терпіти дорогі, руйнівні проекти копіювання та заміни, SIEM розширення пропонує швидший шлях до модернізації через Open XDR платформи, що підвищують точність виявлення, розширюють видимість і зменшують втому від оповіщення, одночасно захищаючи існуючі інвестиції в інфраструктуру.
вашу SIEM сумлінно збирає журнали. Він відповідає вимогам. Але чи зупиняє він сучасні загрози? Неприємна правда, з якою стикаються архітектори безпеки, полягає в тому, що SIEM Платформи, розроблені для захисту на основі периметра, зазнають невдачі проти зловмисників, які використовують неправильні конфігурації хмари, вразливості ідентифікаційних даних та сліпі зони операційних технологій. Команди безпеки середнього бізнесу стикаються з загрозами корпоративного рівня з обмеженими бюджетами, що робить рішення щодо доповнення чи заміни особливо важливим.
Витік національних публічних даних потенційно викрив 2.9 мільярда записів протягом 2024 року. Атака програми-вимагача Change Healthcare порушила медичні послуги, вплинувши на понад 100 мільйонів записів пацієнтів. Масштабний витік облікових даних у червні 2025 року викрив 16 мільярдів облікових даних для входу, зібраних за багаторічним планом кампаній з використанням шкідливого програмного забезпечення для крадіжки інформації. Ці інциденти мають спільні характеристики, що викривають фундаментальні слабкі місця в традиційних підходах до безпеки.
Наступне покоління SIEM
Зоряний кібернетичний наступного покоління SIEM, як критичний компонент Зоряної Кіберсистеми Open XDR Платформа ...
Відчуйте безпеку на базі штучного інтелекту в дії!
Відкрийте для себе передовий штучний інтелект Stellar Cyber для миттєвого виявлення загроз та реагування на них. Заплануйте свою демонстрацію вже сьогодні!
Чому аугментація перевершує заміну для модернізації SIEM
Коли ваш SIEM показує його вік, загальноприйнята думка передбачає заміну. Такий шлях призводить до шестимісячного розгортання, операційних збоїв та відкладеної окупності інвестицій. SIEM Аугментація використовує інший підхід, розширюючи, а не усуваючи існуючі платформи.
Економічний аргумент виявляється переконливим для організацій, що працюють в умовах бюджетних обмежень. Завершити SIEM Заміна вимагає місяців міграції даних, відтворення правил кореляції та перенавчання аналітиків, водночас страждає моніторинг безпеки. Доповнення зберігає інституційні знання, вбудовані в існуючі правила та робочі процеси, водночас додаючи можливості, які застарілі платформи не можуть забезпечити.
Традиційний SIEMчудово справляються з агрегацією журналів та звітністю про відповідність вимогам. Вони не досягають успіху в кореляції загроз у режимі реального часу в гібридних середовищах. Навіщо відкидати те, що працює? Стратегії доповнення позиціонують платформи наступного покоління поруч зі застарілими. SIEMs, що дозволяє кожному виконувати свою оптимальну функцію, тоді як сучасний рівень обробляє розширене виявлення загроз, автоматизоване сортування та міждоменну кореляцію.
Організації, що впроваджують стратегії доповнення, повідомляють про негайні покращення в операційній діяльності. Одна муніципальна команда безпеки повністю замінила Splunk після того, як підхід Stellar Cyber до доповнення скоротив витрати на 50%, одночасно обробляючи критично важливу інформацію за лічені хвилини замість годин. Перехід розпочався з доповнення, продемонструвавши цінність ще до повної міграції.
Остаточна 7 найкращих SIEM Причини аугментації
1. Сортування сповіщень на основі штучного інтелекту усуває вигорання аналітиків
Втома від тривоги – це тихий вбивця центрів безпеки. Аналітики щодня стикаються з тисячами сповіщень, причому рівень хибнопозитивних результатів часто перевищує 40%. Традиційні SIEMгенерують сповіщення на основі жорстких правил, які не можуть адаптуватися до нюансів конкретного середовища або відрізнити справжні загрози від операційних аномалій.
Скільки часу ваші аналітики витрачають на перевірку сповіщень, які ні до чого не призводять? Дослідження показують, що команди безпеки витрачають майже 30% свого часу на перевірку малоцінних сповіщень, що виникають через зростання обсягів даних. Це операційне навантаження створює небезпечні прогалини, де реальні загрози непомітно прослизають, поки аналітики розслідують п'ятнадцятий хибнопозитивний результат своєї зміни.
Сортування на основі штучного інтелекту трансформує це рівняння за допомогою автоматизованої оцінки ризиків, яка застосовує численні контекстуальні фактори. Моделі машинного навчання аналізують критичність активів, моделі поведінки користувачів, індикатори розвідки загроз та контекст навколишнього середовища для створення сукупних оцінок ризиків. Атака Change Healthcare у 2024 році, в якій було використано один сервер без багатофакторної автентифікації, демонструє, як зловмисники націлюються на прогалини, що виникають, коли аналітики пропускають критичні сповіщення, приховані під шумом.
Багатошаровий штучний інтелект Stellar Cyber використовує як машинне навчання з учителем, що базується на відомих шаблонах загроз, так і алгоритми без учителя, які виявляють статистичні аномалії в мережі та поведінці користувачів. Цей подвійний підхід забезпечує комплексне покриття як задокументованих загроз, так і раніше невідомих методів атак. Провідні впровадження повідомляють про зниження робочого навантаження аналітиків на 80-90% завдяки ефективному автоматизованому сортуванню.
Процес сортування починається з автоматизованого збагачення, збору додаткового контексту про події безпеки з внутрішніх та зовнішніх джерел даних. Це збагачення включає інформацію про ідентифікацію користувача, дані про вразливість активів, деталі топології мережі та останні оновлення інформації про загрози. Механізми поведінкового аналізу порівнюють поточну активність із встановленими базовими показниками для користувачів, пристроїв та програм.
2. Автоматизована кореляція випадків пов'язує наративи атак
Традиційний SIEMпредставляють сповіщення як окремі події. Аналітики вручну складають часові рамки атак, співвідносячи події на кількох консолях та джерелах даних. Такий фрагментований підхід затримує ідентифікацію загроз і дозволяє досвідченим зловмисникам досягти своїх цілей до того, як захисники зрозуміють повний масштаб.
Штучний інтелект на основі кореляції на основі GraphML являє собою фундаментальний зсув у тому, як платформи безпеки виявляють зв'язки між, здавалося б, не пов'язаними між собою подіями безпеки. Замість того, щоб надавати аналітикам тисячі окремих сповіщень, механізми кореляції автоматично об'єднують пов'язані точки даних у комплексні інциденти, які розкривають наративи атак.
Кампанія «Соляний тайфун» 2024 року продемонструвала, як зловмисники використовують слабкі місця інтеграції, компрометуючи дев'ять телекомунікаційних компаній США за допомогою складних багатовекторних атак. Традиційні SIEMмають труднощі з кореляцією дій на різних етапах атаки, що дозволяє зловмисникам діяти непоміченими протягом тривалого часу.
Підхід Stellar Cyber використовує технологію GraphML для визначення зв'язків через подібність властивостей, часу та поведінки. Цей штучний інтелект навчається на реальних даних і постійно вдосконалюється залежно від операційного досвіду. Система може зменшити навантаження на аналітиків на порядки, перетворюючи тисячі сповіщень на сотні керованих справ на день.
Чому кореляція має таке велике значення? Структура MITRE ATT&CK документує понад 200 методів атаки у 14 тактичних категоріях. Ефективний захист вимагає виявлення закономірностей, що охоплюють кілька методів та рівнів інфраструктури. Атака на банк Sepah у березні 2025 року продемонструвала, як зловмисники поєднують кілька методів ATT&CK для досягнення своїх цілей. Зловмисники використовували початкові методи доступу для встановлення плацдармів, застосовували методи збору облікових даних для підвищення привілеїв та застосовували тактику вилучення даних для викрадення 42 мільйонів записів клієнтів.
Кореляційний штучний інтелект вирішує основну проблему, з якою стикаються команди з безпеки, усуваючи розповсюдження інструментів та втому від сповіщень. Коли розвідка загроз працює як інтегрований компонент платформи операцій безпеки, аналітики отримують доступ до відповідного контексту негайно, не перемикаючись між кількома інструментами чи не зіставляючи дані з різних джерел.
3. Розширена видимість у хмарних, OT та ідентифікаційних доменах
Legacy SIEM Архітектури були розроблені для локальних моделей периметральної безпеки. Вони збирають величезні обсяги даних журналів без інтелектуальної фільтрації, а процесори мають труднощі з вимогами аналізу в режимі реального часу в хмарних середовищах, операційних технологічних системах та інфраструктурі ідентифікації.
Команди безпеки розгортають точкові рішення для вирішення конкретних загроз. EDR захищає кінцеві точки. Мережева безпека контролює потоки трафіку. Хмарні платформи безпеки захищають віртуальну інфраструктуру. Системи управління ідентифікацією контролюють дозволи доступу. Кожен інструмент працює ізольовано. Зловмисники використовують прогалини між цими захисними рівнями.
Що відбувається, коли видимість припиняється на периметрі центру обробки даних? Атака Colonial Pipeline у 2021 році продемонструвала, що програма-вимагач, спрямована на ІТ-інфраструктуру, може повністю зупинити критично важливі енергетичні операції, впливаючи на постачання палива по всьому сході Сполучених Штатів. Атака була успішною частково тому, що середовищам OT бракувало належного моніторингу безпеки, інтегрованого з операціями безпеки підприємства.
Хмарні середовища потребують постійного моніторингу, оскільки ресурси динамічно масштабуються, а конфігурації постійно змінюються. Традиційний моніторинг безпеки працює на основі запланованих сканувань та періодичного аналізу журналів. Хмарна видимість охоплює аналіз усіх хмарних активів, дій та з’єднань у режимі реального часу в усіх багатохмарних середовищах.
Конвергенція ІТ/ОТ створює проблеми інтеграції, які виходять далеко за рамки технічної сумісності. Враховуйте лише життєві цикли систем. ІТ-відділи оновлюють обладнання кожні 3-5 років, тоді як обладнання ОТ часто працює 15-25 років. Графік оновлення відображають цю нерівність. ІТ-відділи застосовують щомісячні оновлення безпеки, тоді як системи ОТ отримують оновлення лише протягом запланованих періодів технічного обслуговування.
Зоряні кібер Open XDR Платформа вирішує ці прогалини у видимості, нормалізуючи дані з різних джерел та застосовуючи аналітику на основі штучного інтелекту для виявлення загроз на всій поверхні атаки. Модель даних Interflow платформи дозволяє ІТ-інструментам та інструментам безпеки взаємодіяти спільною мовою, що дозволяє виявляти та реагувати на кожну загрозу незалежно від її походження.
Можливості виявлення та реагування в мережі забезпечують неперевершену видимість, поєднуючи захоплення необроблених пакетів із журналами NGFW, NetFlow та IPFix з різних джерел. Це включає фізичні та віртуальні комутатори, контейнери, сервери та публічні хмарні середовища. Застосування штучного інтелекту в SIEM швидко виявляє сліпі зони в мережах та витягує журнали безпеки з важкодоступних середовищ.
Загрози, пов'язані з ідентифікацією, представляють собою зростаючий вектор атак. Звіти Verizon DBIR за 2024 та 2025 роки показують, що 70% порушень зараз починаються з викрадених облікових даних. Виявлення загроз ідентифікації та реагування на них (ITDR) можливості відстежують поведінку користувачів, виявляють аномальні дії та реагують на атаки на основі ідентифікації, які обходять традиційні засоби захисту периметра.
4. Збагачення інформації про загрози забезпечує миттєвий контекст
Необроблені події безпеки не мають контексту, необхідного для швидкого прийняття рішень. Коли спрацьовує сповіщення, аналітики повинні вручну досліджувати IP-адреси, домени, хеші файлів та поведінку користувачів, щоб визначити легітимність загрози. Ці витрати на розслідування затримують час реагування та поглинають цінну увагу аналітиків.
Команди безпеки щодня стикаються з понад 35 000 нових зразків шкідливого програмного забезпечення. Суб'єкти національних держав використовують експлойти нулевого дня, спеціально розроблені для обходу традиційних засобів контролю безпеки. Витік національних публічних даних у 2024 році потенційно викрив 2.9 мільярда записів, демонструючи, як зловмисники систематично використовують прогалини у видимості загроз.
Збагачення даних перетворює необроблені дані безпеки на практичну аналітику, додаючи контекстуальну інформацію про події та неподії. Події безпеки можна збагатити контекстуальною інформацією з каталогів користувачів, інструментів інвентаризації активів, інструментів геолокації, сторонніх баз даних інформації про загрози та багатьох інших джерел.
Платформа розвідки загроз Stellar Cyber безперешкодно об'єднує комерційні, відкриті, урядові та власні канали розвідки загроз, включаючи Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish та PhishTank. Ця інтеграція покращує можливості виявлення та реагування, співвідносячи виявлені дії з відомими шаблонами атак та індикаторами компрометації.
Виявлення загроз значно покращується завдяки використанню збагачення в режимі реального часу. Контекст бізнес-аналітики та розвідки загроз може бути використаний для покращення аналітики виявлення, покращення SIEMздатність виявляти загрози. Це також може підвищити оцінку ризику загрози, надаючи пріоритет розслідуванню загроз з вищим ризиком.
Під час пошуку загроз та реагування на інциденти додатковий контекст, що надається завдяки збагаченню, дозволяє швидко розслідувати та вживати заходів. Наприклад, додатковий контекст зі стрічки даних про загрози може ідентифікувати вкладення електронної пошти як відоме ім'я шкідливого файлу. Інший приклад використовує критичність активів. Визначивши критичність певних елементів інфраструктури, ви можете визначити пріоритети дослідження загроз для ключової інфраструктури.
Витік даних AT&T у 2025 році, який торкнувся 31 мільйона клієнтів, ілюструє важливість комплексної видимості хмарних технологій та аналізу загроз. Зловмисники з часом отримували доступ до кількох хмарних систем, але організації з повною видимістю могли відстежувати шлях атаки та швидко ідентифікувати всі уражені ресурси.
5. Інтегровані методи реагування пришвидшують стримування
Після аналізу журналів та виявлення високоризикової діяльності, традиційні SIEMпросто надсилають сповіщення відповідному аналітику. Успіх MSSP визначається не лише майстерністю аналітика, а й ефективністю. Автоматизовані схеми реагування складаються з попередньо створених робочих процесів, які запускаються при виникненні певних інцидентів.
Розглянемо a SIEM двигун виявляє послідовність з високою кількістю невдалих спроб введення пароля, після яких йде успішний вхід. Це свідчить про атаку методом перебору, SIEM Інструмент налаштовано так, щоб спочатку виходити з пристрою, а потім вимикати користувача. Якщо вимкнення користувача не вдається, адміністратор отримує сповіщення. У разі успіху користувач отримує SMS-сповіщення.
Ці методичні посібники значно скорочують середній час реагування (MTTR), який кількісно визначає швидкість дій щодо стримування та усунення наслідків після підтвердження загрози. Традиційні процеси реагування на інциденти створюють затримки, коли потрібна ручна координація між кількома інструментами безпеки.
Оркестрація реагування за допомогою автоматизованих сценаріїв є найбільш відчутною операційною перевагою TDIR. Сценариї безпеки кодують організаційні політики та процедури у виконувані робочі процеси, які можуть негайно реагувати на підтверджені загрози, не чекаючи втручання людини.
Плейбуки Stellar Cyber на базі штучного інтелекту Agentic надають користувачам повний контроль над контекстом, умовами та результатами. Плейбуки можна розгортати глобально або для кожного клієнта, а Agentic AI забезпечує адаптивне реагування. Користувачі використовують вбудовані плейбуки для стандартних дій або створюють власні для запуску відповідей EDR, виклику вебхуків або надсилання електронних листів.
Ефективні схеми дій поєднують автоматизацію з людським наглядом, забезпечуючи можливості негайного реагування, зберігаючи при цьому можливості для втручання команди безпеки за необхідності. Повністю автоматизовані схеми дій обробляють рутинні загрози, такі як відомі варіанти шкідливого програмного забезпечення або очевидні спроби грубої сили. Напівавтоматичні схеми дій негайно виконують початкові дії стримування, одночасно попереджаючи аналітиків безпеки про додаткові вказівки щодо складних розслідувань.
Процес розробки сценарію вимагає ретельного врахування толерантності організації до ризику та операційних вимог. Агресивна автоматизація може швидко стримувати загрози, але може порушити законну бізнес-діяльність, якщо її налаштувати неправильно. Консервативна автоматизація зменшує хибнопозитивні наслідки, але може дати загрозам більше часу для розвитку.
Організації, що впроваджують автоматизоване реагування, повідомляють про 20-кратне покращення часу реагування на події. Багато подій, якими аналітики керують щодня, є повторюваними завданнями, тому автоматизація цих завдань забезпечує значне скорочення MTTR (середнього часу очікування). Партнери наголошують, що інтегрована аналітика загроз спрощує процедури прийняття рішень та реагування.
6. Копілоти GenAI трансформують продуктивність аналітиків
Аналітики безпеки стикаються зі складними розслідуваннями, що вимагають спеціалізованих знань мов запитів, фреймворків загроз та інтерфейсів, специфічних для конкретних інструментів. Цей бар'єр експертних знань обмежує ефективність молодших аналітиків та створює вузькі місця під час сценаріїв атак з великим обсягом даних.
Сфера кібербезпеки небезпечно розтягнута, з нестачею висококваліфікованого персоналу. Для тих, хто вже пройшов навчання та працює в цій сфері, постійні сповіщення можуть тримати їх небезпечно близько до виснаження. Традиційні SIEM Системи потребують великої кількості навчених співробітників для перевірки сповіщень та усунення проблем.
Функціональність GenAI copilot трансформує взаємодію аналітиків із платформами безпеки через розмовні інтерфейси на базі генеративного штучного інтелекту. Фахівці з безпеки можуть ставити запитання природною мовою, такі як «Покажіть мені всі неможливі інциденти подорожей між північчю та 4 ранку» або «Які електронні листи надійшли на домени в Росії?», замість того, щоб створювати складні запити до бази даних.
Ця можливість демократизує пошук загроз, дозволяючи менш досвідченим аналітикам проводити складні розслідування. AI Investigator від Stellar Cyber пришвидшує аналіз складних загроз, надаючи миттєві відповіді на запитання аналітиків, що ще більше зменшує кількість рішень аналітиків до 10-100 на день та скорочує час реагування на загрози до 400%.
Темпи розвитку, яких зараз досягає ШІ, вселяють ще більше оптимізму. Здатність перекладати складні набори правил та управління загрозами простою мовою є аспектом розвитку, що базується на ШІ. SIEM що могло б допомогти подолати розрив у знаннях, який зараз загрожує цілим галузям промисловості.
Копілоти GenAI надають аналітикам рекомендації, які допомагають зрозуміти потенційний вплив події на організацію. Вони пришвидшують пошук інформації за допомогою аналізу загроз, зведень, гіпотез та пом'якшення наслідків на основі штучного інтелекту. Це економить години на звітування з безпеки для керівництва та дозволяє зосередитися на завданнях високої цінності, що зменшують MTTD та MTTR.
Організації, які використовують Security Copilot, повідомляють про скорочення середнього часу до вирішення проблеми на 30%. Від втоми від тривоги до проактивного захисту, генеративний штучний інтелект може трансформувати організації, значно підвищуючи ефективність та результативність операцій безпеки.
GenAI допомагає аналітикам сортувати сповіщення, зіставляючи дані розвідки про загрози та виявляючи пов’язану з ними активність, яка може не викликати традиційне сповіщення. Він генерує швидкі зведення інцидентів, щоб команди могли швидше розпочати роботу, керує розслідуваннями за допомогою покрокового контексту та доказів, а також автоматизує рутинні завдання реагування, такі як стримування та відновлення, за допомогою посібників на базі штучного інтелекту.
7. Швидший MTTR завдяки уніфікованим операціям
Середній час виявлення (MTTD) та середній час реагування (MTTR) – це два ключові показники, які демонструють SOC ефективність та результативність. Ризик та вплив будь-якої кіберзагрози можна значно зменшити, покращивши ці показники.
Чому час реагування має таке значення? Чим довше зловмисники мають доступ до скомпрометованих систем, тим більше шкоди вони завдають. Тривалий вплив кіберзагроз призводить до тривалого простою, втрати конфіденційних даних та шкоди репутації. Нижчий MTTR свідчить про те, що команди безпеки стають швидшими у виявленні та реагуванні на загрози, зменшуючи потенційну шкоду.
Партнери Stellar Cyber повідомили, що машинне навчання в Open XDR Платформа забезпечує 8-кратне скорочення часу виявлення. Найголовніше, що машинне навчання охоплює кілька векторів загроз, щоб забезпечити чіткі, лаконічні та корельовані події. SOC аналітики, що використовують SIEMвитрачають значну кількість часу на визначення того, чи є сповіщення хибнопозитивними та чи пов’язані окремі сповіщення з іншими.
Дослідження також показало, що автоматизація забезпечує 20-кратне покращення часу реагування партнерів на події. Партнери наголосили, що інтегрована аналітика загроз значно спрощує процедури прийняття рішень та реагування. Коли до події додавались ключові дані, вони могли реагувати, не входячи в кілька консолей.
Уніфіковані операції безпеки через Open XDR вирішити проблему, з якою стикаються команди з м’якої безпеки, забезпечивши комплексну видимість та можливості реагування в єдиному інтерфейсі управління. Ця інтеграція вирішує основну проблему поширення інструментів та втоми від сповіщень.
Традиційні підходи вимагають від аналітиків перемикання між кількома консолями під час розслідувань. Критичний контекст втрачається під час перекладу між платформами. Координація реагування страждає, коли інструменти не можуть ефективно взаємодіяти один з одним. Ці проблеми інтеграції збільшують операційну складність.
Поєднання комплексної аналітики загроз з інтегрованими операціями безпеки створює ефекти множення сили, які дозволяють невеликим командам безпеки ефективно захищатися від загроз корпоративного рівня. Заснований на штучному інтелекті. SOC можливості покращують цю інтеграцію, застосовуючи машинне навчання до об'єднаних даних з усіх інструментів безпеки.
Розширені алгоритми кореляції виявляють складні схеми атак, що охоплюють кілька доменів безпеки, тоді як засоби автоматизованого реагування стримують загрози, перш ніж вони досягнуть своїх цілей. Організації, що впроваджують ці уніфіковані підходи, повідомляють про значне покращення точності виявлення загроз, часу реагування та продуктивності аналітиків.
Зоряний кіберпідхід до SIEM Збільшення
Зоряні кібер Open XDR платформа функціонує як доповнювальний шар, який покращує існуючі SIEM інвестиції без необхідності повної заміни. Платформа безперебійно працює з існуючими інструментами безпеки, створюючи власну видимість та виявлення загроз у режимі реального часу в ІТ- та ОТ-середовищах.
Архітектура забезпечує неперевершену гнучкість. Організації, які прагнуть досягти досконалості у виявленні, звітності та пошукових завданнях без значного збільшення витрат, обирають Stellar Cyber для подолання прогалин у застарілих системах. SIEM платформи. Понад 400 попередньо створених інтеграцій забезпечують сумісність з існуючими інвестиціями в безпеку.
Interflow, нормалізована та збагачена модель даних Stellar Cyber, дозволяє ІТ-інструментам та інструментам безпеки взаємодіяти, використовуючи одну й ту ж мову. Це дозволяє виявляти та реагувати на кожну загрозу незалежно від точки походження. Модель, орієнтована на безпеку, мінімізує обсяг даних, фільтруючи та аналізуючи дані під час їх отримання, значно знижуючи витрати на зберігання та оптимізуючи продуктивність.
Від доповнення до переходу багато організацій спочатку розгортають Stellar Cyber для NDR або розслідування інцидентів, а потім спостерігають, як він поступово бере на себе більше обов'язків завдяки своїм комплексним можливостям. Спочатку розгорнутий для доповнення, Stellar Cyber часто еволюціонує для обробки виявлення, реагування та звітності про відповідність, зменшуючи залежність від застарілої системи. SIEM.
Багатошаровий штучний інтелект платформи поєднує можливості виявлення, кореляції, розслідування та реагування в рамках єдиної, інтегрованої платформи. Моделі машинного та глибокого навчання усувають залежність від правил та ручних методів виявлення загроз. GraphML автоматично пов'язує, здавалося б, не пов'язані між собою сповіщення, виявляючи атаки, які неможливо виявити людським оком.
Вбудовані процедури реагування автоматично виконують розширені схеми реагування. Платформа швидко виявляє приховані загрози та захищає інфраструктуру від майбутніх загроз. Вбудована багатокористувацька архітектура підтримує масштабне розгортання MSSP. Вбудовані можливості виявлення та реагування в мережі забезпечують видимість, якої не можуть досягти лише системи на основі журналів.
Що відрізняє Stellar Cyber? Його прагнення до відкритості гарантує організаціям контроль над рішеннями щодо архітектури безпеки. Платформа доповнює існуючі інструменти, а не вимагає повної заміни, захищаючи інвестиції в технології, водночас надаючи розширені можливості, які є застарілими. SIEMs не може збігатися.