Cloud-Erkennungs- und Reaktionssoftware (CDR) Ressourcen

Wenn Sie nach den besten Tools zur Überwachung von Cloud-Workloads suchen, hebt die Kategorie Cloud Detection and Response auf G2 mehrere Plattformen hervor, die entwickelt wurden, um bessere Sichtbarkeit und Kontrolle zu bieten. Diese vier heben sich dadurch hervor, wie sie Workloads verfolgen und Probleme in Echtzeit aufdecken:

1. Wiz – Es kartiert Workloads über Cloud-Umgebungen hinweg und priorisiert Risiken im Kontext. Hat seine Sichtbarkeit Ihnen das richtige Gleichgewicht zwischen Detail und Klarheit bei der Überwachung des täglichen Betriebs gegeben?
2. Arctic Wolf – Es bietet einen verwalteten Erkennungs- und Reaktionsansatz, bei dem menschliche Aufsicht auf automatisierte Überwachung aufgeschichtet wird. Hat dies Ihrem Team geholfen, sich auf kritische Workload-Warnungen zu konzentrieren, ohne von Lärm überflutet zu werden?
3. Orca Security – Es verwendet ein agentenloses Modell zur Überwachung von Workloads über Konten hinweg und bietet Tiefe ohne zusätzliche Installation. Hat diese einfache Bereitstellung die Überwachung von Workloads schneller gemacht?
4. Microsoft Defender for Cloud – Es integriert sich direkt mit Azure und unterstützt gleichzeitig Multi-Cloud-Sichtbarkeit, was ein einziges Dashboard für Workloads bietet. Haben seine nativen Integrationen die Überwachung reibungsloser gemacht oder die Flexibilität eingeschränkt?

Wenn Sie mit einem CDR-Tool gearbeitet oder es auf G2 bewertet haben, möchte ich fragen:

1. Welche Plattform hat Ihnen die klarste Sicht auf Cloud-Workloads gegeben?
2. Wie reibungslos war der Einrichtungs- und Skalierungsprozess für Ihre Teams?

Wenn Sie nach Plattformen suchen, die helfen, Fehlalarme in der Cloud-Erkennung zu reduzieren, weisen Bewertungen in der G2-Kategorie Cloud Detection and Response auf mehrere Tools hin, die intelligentere Warnungen, Kontext und automatisierte Triage betonen. Diese fünf hoben sich durch ihren Ansatz zur Bewältigung der Herausforderung hervor:

1.  Wiz: Es priorisiert Cloud-Risiken basierend auf dem Kontext, sodass nicht jede Schwachstelle einen Alarm auslöst. Hat seine Priorisierung tatsächlich die Fehlalarme in Ihren Workflows reduziert?
2. Arctic Wolf: Es kombiniert verwaltete Erkennung mit menschlicher Aufsicht und filtert unnötigen Lärm heraus, bevor Alarme Ihr Team erreichen. Hat dieser hybride Ansatz Ihrer SOC Zeit gespart, oder haben Sie dennoch Alarmmüdigkeit erlebt?
3. Orca Security – Es verwendet ein agentenloses Modell, um Risiken über Workloads und Cloud-Konten hinweg zu korrelieren. Hat diese Korrelation geholfen, nur die kritischen Alarme hervorzuheben, oder sind dennoch zu viele Details durchgerutscht?
4. Microsoft Defender for Cloud – Es verknüpft Alarme mit Azure-nativer Intelligenz und integriert Signale über Workloads hinweg. Fanden Sie seinen eingebauten Kontext nützlich, um Fehlalarme zu reduzieren, insbesondere in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen?
5. Sysdig Secure – Es konzentriert sich auf Laufzeiterkennung und Richtlinien, um nur relevante Aktivitäten in Containern und Kubernetes zu kennzeichnen. Hat sein Fokus auf Laufzeitkontext Ihrem Team geholfen, unnötige Alarme zu vermeiden?

An G2:

1. Welche Plattform hat am besten dazu beigetragen, Fehlalarme in Ihren Cloud-Erkennungsbemühungen zu reduzieren?
2. Wie hat es Ihre Reaktionszeiten und den gesamten ROI beeinflusst?

Da immer mehr Organisationen auf SIEM-Systeme für zentrale Sichtbarkeit setzen, stellt sich die eigentliche Frage, wie gut CDR-Plattformen in diese integriert werden können. Eine gute CDR-zu-SIEM-Integration sollte die Alarmierung optimieren, Lärm reduzieren und einen reicheren Kontext zu Bedrohungen in der Cloud bieten. Während ich die G2-Kategorie Cloud Detection and Response überprüfte, stieß ich auf drei Plattformen, die herausstachen:

1. Wiz—Ich war davon beeindruckt, wie Wiz Cloud-Risiken kartiert und in Überwachungs-Workflows einspeist. Aber bieten seine Erkenntnisse in Verbindung mit SIEM umsetzbare Klarheit oder tragen sie nur zur Alarmmüdigkeit bei?
2. Arctic Wolf—Was ich interessant fand, ist sein Modell für verwaltete Erkennung und Reaktion, das verspricht, einen Großteil der schweren Arbeit zu übernehmen. Hat seine Integration mit SIEM tatsächlich die Arbeitsbelastung für interne SOC-Teams reduziert oder zu Überschneidungen geführt?
3. Orca Security – Ich bemerkte, dass sein agentenloser Ansatz tiefe Cloud-Sichtbarkeit über Workloads hinweg bietet. Aber hat sich dieses Detailniveau reibungslos in SIEM-Dashboards integriert oder sie mit zu vielen Daten überfordert?

An die G2-Community:

1. Welche dieser CDR-Plattformen hat sich bei der Integration mit Ihrem SIEM am besten bewährt?
2. Hat sie die Effizienz der Vorfallreaktion verbessert oder bei der Einführung neue Komplexität eingeführt?