通过解决隐藏的数据挑战,缓解安全风险

贵组织的数据存储在各个地方。这导致潜在故障点变多,且发生资金和声誉损失的风险增加。由于不断增加的攻击面和日趋复杂的安全威胁,安全团队需要分析每个安全事件才能确保贵组织和客户的安全、保持合规,并避免声誉损失。

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    获得结果的速度慢

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    架构不灵活

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    工作流程支离破碎

对于缓解安全风险来说,使用点式解决方案(例如日志监测、APM、SIEM)可能貌似是战略举措,但这会导致一些缺陷,并最终影响您的安全态势。但是不要担心!还有更好的解决方案。

  • 快速找到答案

    庞大且笨重的点式解决方案和数据湖可能会导致处理速度变慢,且您需要更长时间才能确定数据间的关联性。这可能会让您出现漏洞。您需要一套能够快速准确地处理数据并确定数据间关联性的解决方案,从而大规模检测威胁并阻止攻击。

  • 使用您的所有数据

    您的数据并非都在一处。而且您的团队需要能够监测所有环境以检测威胁。如果使用传统的点式解决方案和数据湖,您会难以同时利用您的全部数据。借助灵活架构缓解安全风险,无论您的数据位于何处。
  • 将工作流程联系起来

    点式解决方案旨在实现一个目的。数据湖则不能提供开箱即用型解决方案。要是同时使用这两者,您的工作流程会变得支离破碎,数据会变得不一致,而且还存在数据盲点。这可能会导致安全漏洞。您需要互联式工作流程,从而在您需要时能够获得答案并实现成果。

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