Rapid7 Next-Gen SIEM Funktionen

Antwort (8)

Automatisierung der Auflösung: Diagnostizieren und beheben Sie Vorfälle ohne menschliche Interaktion.
Leitfaden zur Lösung: Führen Sie die Benutzer durch den Lösungsprozess und geben Sie spezifische Anweisungen zur Behebung einzelner Vorfälle.
Isolierung des Systems: Unterbricht die Netzwerkverbindung oder deaktiviert Anwendungen vorübergehend, bis die Vorfälle behoben sind.
Bedrohungsinformationen: Sammelt Informationen im Zusammenhang mit Bedrohungen, um weitere Informationen über Abhilfemaßnahmen zu erhalten.
Incident Investigation: Analyzes incidents, correlates related events, and determines the scope and impact of attacks.
Incident-Warnungen: Gibt Warnungen aus, wenn Vorfälle auftreten. Einige Antworten können automatisiert sein, aber die Benutzer werden trotzdem informiert.
Orchestrierung von Antworten: Integriert zusätzliche Sicherheitstools zur Automatisierung von Sicherheits- und Incident-Response-Prozessen.
Automatisierung von Antworten: Reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Behebung von Problemen. Schnelle Behebung gängiger Netzwerksicherheitsvorfälle

Datensätze (2)

Management (6)

Incident-Warnungen: Gibt Warnungen aus, wenn Vorfälle auftreten. Einige Antworten können automatisiert sein, aber die Benutzer werden trotzdem informiert.
Datenbankverwaltung: Administratoren können auf Daten im Zusammenhang mit Vorfällen zugreifen und diese organisieren, um Berichte zu erstellen oder Daten besser navigierbar zu machen.
Workflow-Verwaltung: Administratoren können Workflows organisieren, um Abhilfemaßnahmen für bestimmte Situationen und Vorfalltypen zu leiten.
Dehnbarkeit: Ermöglicht kundenspezifische Unterstützung für hybride Umgebungen
Workflow-Automatisierung: Optimieren Sie den Ablauf von Arbeitsprozessen, indem Sie Auslöser und Warnungen einrichten, die Informationen benachrichtigen und an die entsprechenden Personen weiterleiten, wenn ihre Maßnahmen innerhalb des Vergütungsprozesses erforderlich sind.
Einheitliche Transparenz: Bietet eine umfassende Anzeige und Analyse von Umgebungen, Ressourcen, Datenverkehr und Aktivitäten in Netzwerken.

Netzwerk-Verwaltung (3)

Überwachung der Aktivitäten: Dokumentiert die Aktionen von Endpunkten innerhalb eines Netzwerks. Warnt Benutzer vor Vorfällen und ungewöhnlichen Aktivitäten und dokumentiert den Access Point.
Asset Management: Speichert Aufzeichnungen über jedes Netzwerk-Asset und seine Aktivität. Erkennt neue Assets, die auf das Netzwerk zugreifen.
Protokoll-Verwaltung: Stellt Sicherheitsinformationen bereit und speichert die Daten in einem sicheren Repository als Referenz.

Incident Management (6)

Veranstaltungsmanagement: Warnt Benutzer vor Vorfällen und ermöglicht es Benutzern, manuell einzugreifen oder eine automatisierte Reaktion auszulösen.
Automatisierte Antwort: Reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Behebung von Problemen. Löst häufige Netzwerksicherheitsvorfälle schnell.
Meldung von Vorfällen: Dokumentiert Fälle von abnormalen Aktivitäten und kompromittierten Systemen.
Incident-Protokolle: Informationen zu jedem Vorfall werden in Datenbanken gespeichert, um Benutzer zu referenzieren und zu analysieren.
Ereigniswarnungen: Gibt Warnungen aus, wenn Vorfälle auftreten. Einige Antworten können automatisiert sein, aber die Benutzer werden trotzdem informiert.
Meldung von Vorfällen: Erstellt Berichte, in denen Trends und Schwachstellen im Zusammenhang mit dem Netzwerk und der Infrastruktur aufgeführt sind.

Sicherheits-Intelligenz (4)

Bedrohungsinformationen: Speichert Informationen zu häufigen Bedrohungen und wie diese behoben werden können, sobald Vorfälle auftreten.
Schwachstellen-Bewertung: Analysiert Ihr vorhandenes Netzwerk und Ihre IT-Infrastruktur, um Zugriffspunkte zu identifizieren, die leicht kompromittiert werden können.
Erweiterte Analytik: Ermöglicht es Benutzern, Analysen mit granulierten Metriken anzupassen, die für Ihre spezifischen Ressourcen relevant sind.
Untersuchung der Daten: Ermöglicht es Benutzern, Datenbanken und Vorfallprotokolle zu durchsuchen, um Einblicke in Schwachstellen und Vorfälle zu erhalten.

Automatisierung (4)

Metadaten-Management: Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und bessere Einblicke
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Erleichtert künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen (ML), um Datenerfassung, Leistungsvorschläge und Datenverkehrsanalysen zu ermöglichen.
Automatisierung von Antworten: Reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Behebung von Problemen. Löst häufige Netzwerksicherheitsvorfälle schnell.
Kontinuierliche Analyse: Überwacht ständig den Verkehr und die Aktivität. Erkennt Anomalien in Bezug auf Funktionalität, Benutzerzugänglichkeit, Datenverkehrsfluss und Manipulationen.

Funktionalität (4)

Multi-Netzwerk-Fähigkeit: Bietet Überwachungsfunktionen für mehrere Netzwerke gleichzeitig.
Erkennung von Anomalien: Überwacht ständig Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Benutzerverhalten und vergleicht die Aktivität mit Benchmark-Mustern.
Sichtbarkeit des Netzwerks: Bietet eine umfassende Anzeige und Analyse von Umgebungen, Ressourcen, Datenverkehr und Aktivitäten in Netzwerken.
Skalierbarkeit: Stellt Features bereit, die die Skalierung für große Organisationen ermöglichen.

Analyse (8)

Kontinuierliche Analyse: Überwacht ständig den Verkehr und die Aktivität. Erkennt Anomalien in Bezug auf Funktionalität, Benutzerzugänglichkeit, Datenverkehrsfluss und Manipulationen.
Verhaltensanalyse: Überwacht ständig die Aktivität in Bezug auf das Benutzerverhalten und vergleicht die Aktivitäten mit Benchmark-Mustern und Betrugsindikatoren.
Datenkontext: Geben Sie Einblicke, warum Trends auftreten und welche Probleme damit zusammenhängen könnten.
Protokollierung von Aktivitäten: Überwacht, zeichnet und protokolliert sowohl Echtzeit- als auch Post-Event-Aktivitäten.
Meldung von Vorfällen: Erstellung von Berichten über Trends und Schwachstellen in Bezug auf ihr Netzwerk und ihre Infrastruktur
Sichtbarkeit des Netzwerks: Bietet eine umfassende Anzeige und Analyse von Umgebungen, Ressourcen, Datenverkehr und Aktivitäten in Netzwerken.
Anreicherung von Metadaten: Erleichtert künstliche Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen (ML), um Datenerfassung, Leistungsvorschläge und Datenverkehrsanalysen zu ermöglichen.
Metadaten-Management: Indiziert Metadatenbeschreibungen für eine einfachere Suche und einen besseren Einblick

Erkennung (6)

Erkennung von Anomalien: Überwacht ständig Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Benutzerverhalten und vergleicht die Aktivität mit Benchmark-Mustern.
Incident-Warnungen: Gibt Warnungen aus, wenn Vorfälle auftreten. Einige Antworten können automatisiert sein, aber die Benutzer werden trotzdem informiert.
Überwachung der Aktivitäten: Überwacht die Aktionen von Endpunkten innerhalb eines Netzwerks. Warnt Benutzer vor Vorfällen und ungewöhnlichen Aktivitäten und dokumentiert den Access Point.
Multi-Netzwerk-Überwachung: Bietet Überwachungsfunktionen für mehrere Netzwerke gleichzeitig.
Asset-Erkennung: Erkennen Sie neue Assets, wenn sie in ein Netzwerk gelangen, und fügen Sie sie dem Asset-Inventar hinzu.
Erkennung von Anomalien: Überwacht ständig Aktivitäten im Zusammenhang mit dem Benutzerverhalten und vergleicht die Aktivität mit Benchmark-Mustern

Erkennung und Reaktion (4)

Automatisierung von Antworten: Reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Behebung von Problemen. Löst häufige Netzwerksicherheitsvorfälle schnell.
Bedrohungssuche: Erleichtert die proaktive Suche nach neuen Bedrohungen, wenn diese auf Server, Endpunkte und Netzwerke abzielen.
Regelbasierte Erkennung: Ermöglicht Administratoren das Festlegen von Regeln, um Probleme im Zusammenhang mit Problemen wie dem Missbrauch sensibler Daten, der Fehlkonfiguration des Systems, der lateralen Verschiebung und/oder der Nichteinhaltung von Vorschriften zu erkennen.
Echtzeit-Erkennung: Überwacht ständig das System, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen.

Analytics (3)

Bedrohungsinformationen: Speichert Informationen zu häufigen Bedrohungen und wie diese behoben werden können, sobald Vorfälle auftreten.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Erleichtert künstliche Intelligenz (KI) wie maschinelles Lernen (ML), um Datenerfassung, Leistungsvorschläge und Datenverkehrsanalysen zu ermöglichen.
Datenerhebung: Sammelt Informationen aus mehreren Quellen, um Querverweise zu erstellen und kontextbezogene Informationen zu korrelieren.