Exabeam

エクサビーム

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ホワイトペーパー ログ分析におけるルールとモデルの違い-SIEM活用時の設計方法- PDF
SIEMを利用して未知の脅威や複雑な攻撃の検知を効果的に実現するためのルールとモデルについて、設計および構築方法を詳しく解説したホワイトペーパーです。
特集記事 機械学習と行動分析によるSWIFT金融取引の異常アクティビティ検知
SWIFT(Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication、国際銀行間通信協会)は、金融機関同士が、安全で標準化された信頼できる環境で金融取引情報を送信できるようにするネットワークです。しかし、システムに既知の抜け穴が存在するため、銀行やその他の金融機関でSWIFTに関する不正が記録されています。あるケースでは、SWIFTフリーフォーマットメッセージの作成、検証、承認、送信に対するシステム制御が実装されていなかったため、銀行員が資金を横流しできる状態になっていました。
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ユーザ事例 株式会社ビジネスブレイン太田昭和(BBS)様 PDF
「数年前に見たSIEMとは全く違うな」という強烈なインパクトがありました。加えて、これまで内部不正を早期に発見することは仕組みとして困難でしたが、Exabeamは不審な活動を全てスコア化してくれますので、何がどう普段と違うのか一目で理解できます。これも高度なスキルを必要としないExabeamの優位性だと思います。
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ユーザ事例 株式会社NTTデータ様 PDF
世界51カ国・地域の拠点に「Exabeam」を導入。UEBAでサイバー攻撃に対する防御態勢を強化しセキュリティガバナンスも向上
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ユーザ事例 株式会社ジュピターテレコム様 PDF
ログ分析と機械学習で異常な振る舞いを検知――内部不正対策に高い効果を発揮する次世代SIEM