Recursos de Software de Detección y Respuesta en la Nube (CDR)

Si estás buscando las mejores herramientas para monitorear cargas de trabajo en la nube, la categoría de Detección y Respuesta en la Nube en G2 destaca varias plataformas diseñadas para ofrecer mejor visibilidad y control. Estas cuatro se destacan por cómo rastrean las cargas de trabajo y detectan problemas en tiempo real:

1. Wiz – Mapea cargas de trabajo a través de entornos en la nube y prioriza riesgos por contexto. ¿Te dio su visibilidad el equilibrio adecuado entre detalle y claridad al monitorear las operaciones diarias?
2. Arctic Wolf – Ofrece un enfoque de detección y respuesta gestionada, con supervisión humana añadida al monitoreo automatizado. ¿Ayudó esto a tu equipo a centrarse en alertas críticas de carga de trabajo sin verse abrumado por el ruido?
3. Orca Security – Utiliza un modelo sin agentes para monitorear cargas de trabajo a través de cuentas, proporcionando profundidad sin instalación adicional. ¿Hizo esta facilidad de implementación que el monitoreo de cargas de trabajo fuera más rápido de desplegar?
4. Microsoft Defender for Cloud – Se integra directamente con Azure mientras también soporta visibilidad multi-nube, ofreciendo un único panel para las cargas de trabajo. ¿Sus integraciones nativas hicieron que el monitoreo fuera más eficiente o limitaron la flexibilidad?

Si has trabajado con alguna herramienta CDR o la has calificado en G2, deseo preguntar:

1. ¿Qué plataforma te dio la visibilidad más clara de las cargas de trabajo en la nube?
2. ¿Qué tan fluido fue el proceso de configuración y escalado para tus equipos?

Si estás buscando plataformas que ayuden a reducir los falsos positivos en la detección en la nube, las reseñas en la categoría de Detección y Respuesta en la Nube de G2 señalan varias herramientas que enfatizan alertas más inteligentes, contexto y triaje automatizado. Estos cinco se destacaron por cómo abordan el desafío:

1.  Wiz: Prioriza los riesgos en la nube basándose en el contexto, por lo que no todas las vulnerabilidades generan una alerta. ¿Su priorización realmente redujo los falsos positivos en tus flujos de trabajo?
2. Arctic Wolf: Combina la detección gestionada con la supervisión humana, filtrando el ruido innecesario antes de que las alertas lleguen a tu equipo. ¿Este enfoque híbrido ahorró tiempo a tu SOC, o aún experimentaste fatiga de alertas?
3. Orca Security – Utiliza un modelo sin agentes para correlacionar riesgos entre cargas de trabajo y cuentas en la nube. ¿Esta correlación ayudó a resaltar solo las alertas críticas, o aún se filtraron demasiados detalles?
4. Microsoft Defender for Cloud – Vincula las alertas a la inteligencia nativa de Azure e integra señales entre cargas de trabajo. ¿Encontraste útil su contexto incorporado para reducir los falsos positivos, especialmente en entornos híbridos o multi-nube?
5. Sysdig Secure – Se enfoca en la detección en tiempo de ejecución y políticas para señalar solo la actividad relevante en contenedores y Kubernetes. ¿Su enfoque en el contexto de tiempo de ejecución ayudó a tu equipo a evitar perseguir alertas innecesarias?

Para G2:

1. ¿Qué plataforma funcionó mejor para reducir los falsos positivos en tus esfuerzos de detección en la nube?
2. ¿Cómo impactó en tus tiempos de respuesta y en el ROI general?

A medida que más organizaciones dependen de los sistemas SIEM para una visibilidad centralizada, la verdadera pregunta es qué tan bien se integran las plataformas CDR en ellos. Una buena integración de CDR a SIEM debería agilizar las alertas, reducir el ruido y proporcionar un contexto más rico sobre las amenazas en la nube. Mientras revisaba la categoría de Detección y Respuesta en la Nube de G2, encontré tres plataformas que destacaron:

1. Wiz—Me atrajo cómo Wiz mapea los riesgos en la nube y los integra en los flujos de trabajo de monitoreo. Pero cuando se combina con SIEM, ¿sus hallazgos proporcionan claridad accionable o solo aumentan la fatiga de alertas?
2. Arctic Wolf—Lo que encontré interesante es su modelo de detección y respuesta gestionada, que promete manejar gran parte del trabajo pesado. ¿Su integración con SIEM realmente redujo la carga de trabajo para los equipos SOC internos o creó superposición?
3. Orca Security – Noté que su enfoque sin agentes proporciona una visibilidad profunda en la nube a través de las cargas de trabajo. Pero, ¿ese nivel de detalle se integró sin problemas en los paneles de SIEM, o los abrumó con demasiados datos?

Para la comunidad de G2:

1. ¿Cuál de estas plataformas CDR funcionó mejor cuando se integró con su SIEM?
2. ¿Mejoró la eficiencia de respuesta a incidentes o introdujo nueva complejidad durante la adopción?