Cyber-Angreifer entwickeln ihre Techniken immer weiter und werden immer geschickter darin, herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen und unbemerkt in Netzwerkperimeter einzudringen. Auf diese Weise können sie innerhalb des Netzwerks operieren und sensible Informationen ausspionieren, verbreiten und stehlen. Sicherheitsteams sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, dass Angreifer automatisierte Abwehrmaßnahmen wie Firewalls und signaturbasierte Systeme umgehen, so dass sie auf zeitaufwändige manuelle Untersuchungen und Post-Mortem-Analysen angewiesen sind, um Schäden zu identifizieren und zu mindern.

Warum Vectra AI mit IBM QRadar integrieren?

Die Integration der Vectra AI mit der QRadar-Plattform bietet eine leistungsstarke Lösung. Die vorkorrelierten Echtzeit-Bedrohungserkennungen und Host-Scores der Vectra AI werden nahtlos in QRadar integriert. Durch die automatische Zuordnung von Vectra AI zu den entsprechenden QRadar-Kategorien können Sicherheitsteams modernste Bedrohungserkennungen und verhaltensbasierte Datenverkehrsanalysen nutzen, um benutzerdefinierte Regeln in QRadar zu erstellen. Diese Integration bereichert den Kontext von Echtzeit-Bedrohungsuntersuchungen und versetzt Sicherheitsteams in die Lage, proaktiv zu handeln.

Die Vorteile der Vectra AI + QRadar Integration

Die Integration der Vectra AI in QRadar bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Erstens spart sie Zeit und Aufwand, indem sie die Untersuchungen rationalisiert und es den Sicherheitsteams ermöglicht, schnell auf Netzwerkeinbrüche zu reagieren, bevor sie zu Datenverlusten führen. Darüber hinaus identifiziert die Vectra AI durch fortschrittliche Analysen die Geräte, die das größte Risiko für das Netzwerk darstellen, und ermöglicht so effiziente Untersuchungen in Echtzeit. Darüber hinaus korreliert die Integration Untersuchungen automatisch mit Protokollen, die von anderen Geräten generiert wurden, und bietet so einen umfassenden Überblick über die Sicherheitslandschaft und verbessert die Fähigkeiten zur Erkennung von Bedrohungen.