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Erweiterung und Optimierung der eigenen Cybersicherheitslösungen

Confluents Lösung im Bereich Cyber-Security erweitert bestehende SIEM- und SOAR-Lösungen zur Bereitstellung von umfassenden kontextbezogenen Daten, zur Automatisierung und Orchestrierung der Bedrohungserkennung, zur Vermeidung von Fehlalarmen sowie zur besseren Reaktion auf Bedrohungen und Cyber-Angriffe in Echtzeit.

Kunden-Erfolgsgeschichte

Intel

Intel entwickelt mit Confluent eine moderne, skalierbare Cyber-Intelligence-Plattform

„Cyberbedrohungen treten zunehmend hĂ€ufiger auf und werden immer raffinierter. Unternehmen mĂŒssen sich rasch anpassen können, um diese Bedrohungen wirksam zu erkennen und abzuwehren und so ihre Umgebungen zu schĂŒtzen. Hier bei Intel haben wir dieses Problem durch die Implementierung einer modernen, skalierbaren Cyber Intelligence Platform (CIP), die auf Splunk und Confluent basiert, gelöst. Wir glauben, dass diese CIP uns auch kĂŒnftig eine optimale Verteidigung gegen Cyberbedrohungen ermöglichen wird.“

Brent Conran, Chief Information Security Officer

Den Wert der SIEM-Plattformen maximieren

SIEM wird von drei Faktoren bestimmt – Umfang, Geschwindigkeit und Kosten. Die zunehmende Vielfalt, die steigende Geschwindigkeit und das exponentiell wachsende Volumen von Sicherheitsdaten sind die Ursache dafĂŒr, dass veraltete SIEM-Technologien den aktuellen Anforderungen von Information Security(InfoSec)-Teams und Security Operations Centers (SOCs) nicht gewachsen sind. Den meisten Unternehmen wird nun bewusst, dass sie von SIEM-Anbietern unabhĂ€ngiger werden und in der Lage sein mĂŒssen, mehrere Tools und analytische Ziele nutzen zu können.

Die beste Infrastruktur fĂŒr das Echtzeit-Streaming von Daten wird mit den unternehmenseigenen Cybersicherheitsplattformen kombiniert, um Silos aufzubrechen sowie umfangreiche kontextbezogene Daten bereitzustellen und so situationsbewusster zu agieren. Mit Confluent profitieren Unternehmen von erstklassiger Dateneinspeisung, Echtzeit-Analysen sowie Kosten- und Skalierungsoptimierung.

So unterstĂŒtzt Confluent bei der Optimierung des SIEM

Im Stream-Maßstab von Batch-Systemen zu Echtzeit-Daten wechseln

Dank einer Echtzeit-SIEM-Pipeline kann eine Cybersicherheitsdateninfrastruktur der nÀchsten Generation entworfen werden.

– Sicherheitsereignis- und Sensorendaten können mit mehr als 120 vorgefertigten Connectors wie Splunk, Elasticsearch, SNMP, Syslog, AWS Cloudwatch und mehr eingespeist, aggregiert und gespeichert werden. – TĂ€glich können Billiarden von Nachrichten und Petabytes an Daten mĂŒhelos und innerhalb von Millisekunden verarbeitet werden.

DatenqualitĂ€t verbessern und den Zeitbedarf fĂŒr Bedrohungserkennung und -behebung reduzieren

Prozesse wie die Kuration, Anreicherung und Normalisierung von Daten ermöglichen Bedrohungserkennung und Data Engineering am Netzwerkrand oder am Erfassungspunkt fĂŒr umfassende kontextbezogene Erkenntnisse.

– Die ausgefeilte Streamverarbeitung und Transformation von Einzelnachrichten ermöglichen eine umfassendere Erkennung von Bedrohungen und Anomalien. – Ungenaue Daten können durch die UnterdrĂŒckung und das Maskieren von Ereignissen, die nicht zur Erkennung und Untersuchung von VorfĂ€llen beitragen, gefiltert werden. – Durch das Verschieben der Verarbeitung an den Netzwerkrand und den Erfassungspunkt wird die Latenz verringert, um rascher Erkenntnisse zu erhalten. – ML/KI-Modelle können rascher trainiert werden und sind so schneller bereit fĂŒr die Produktion. Dies erweitert die Möglichkeiten der Bedrohungserkennung in Echtzeit.

Datenindizierung, -analyse und Speicherkosten reduzieren

Die Auswirkungen steigender Datenspeicher- und Analysekosten, die Kompromisse bei Kosten, FlexibilitÀt und Transparenz erzwingen, werden verringert.

– Das Einspeisungs- und Indizierungsvolumen sowie die Gesamtlizenzierungskosten im Zusammenhang mit verbrauchs- und volumenbasierter Abrechnung werden reduziert. – Der Bedarf fĂŒr urheberrechtlich geschĂŒtzte Weiterleitungen zur Senkung der Gesamtbetriebskosten wird gesenkt – mit Splunk S2S Connector. – Daten können zu kosteneffektiven Zielen mit Tiered Storage und Connectors zu Cloudspeicherinfrastrukturen wie Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Snowflake und HBase weitergeleitet werden. – Daten können vor dem Exportieren aus dem Netzwerk und Importieren ins Netzwerk gefiltert und aggregiert werden, um Infrastruktur- und Cloudkosten zu senken.

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Wahlfreiheit fĂŒr Unternehmen

Confluent bietet ein völlig neues Maß an FlexibilitĂ€t fĂŒr Daten, unabhĂ€ngig von Quelle oder Ziel – vollkommen anbieterunabhĂ€ngig und als "Best of Breed"-Lösung. ⏎ – Die DatenportabilitĂ€t wird erhöht, indem mĂŒhelos Daten aus jeder gewĂŒnschten Quelle, mit jedem gewĂŒnschten Ziel und in jeder gewĂŒnschten Umgebung integriert und geteilt werden können.– Der Wechsel von Legacy-SIEM-Tools zu innovativen Lösungen erfolgt nahtlos, ohne, dass man sich Sorgen ĂŒber Datenverluste machen mĂŒsste. – Dank optimalen Tools wird fĂŒr eine starke Cyber-Sicherheit und eine Demokratisierung des Datenzugangs gesorgt.

Vereinfachte Architektur und erweiterte Funktionen

Breite Anbindung

Eine breite Palette an vorgefertigten Source- und Sink-Connectors ermöglicht ein mĂŒheloses Verbinden und Verschieben von Daten in gĂ€ngigen Systemen.

Fortschrittliche Verarbeitung

Daten können im Stream durch kontinuierliche ksqlDB-Verarbeitung und die Transformation von Einzelnachrichten transformiert und angereichert werden.

Unbegrenzte Aufbewahrung

Daten können ĂŒber lĂ€ngere ZeitrĂ€ume gespeichert werden, da manche Analyse-Tools Informationen zu Events bei unbegrenzter SpeicherkapazitĂ€t ĂŒber mehrere Monate hinweg verarbeiten.

BranchenfĂŒhrende Sicherheit

Das Risiko von Sicherheitsverletzungen und Ausfallzeiten wird durch RBAC, Audit-Logs und Secret Protection minimiert.

Flexible Architektur

Eine zuverlĂ€ssige BrĂŒcke gewĂ€hrleistet DatenoperabilitĂ€t in Echtzeit, ob vor Ort, in der Cloud oder am Netzwerkrand.

Zukunftssicheres Design

Dank einer flexiblen Architektur können neue Quellen oder Ziele durch die Entkopplung von Punkt-zu-Punkt-Integrationen integriert werden.

Explore Common Use Case Recipes

Go from idea to proof-of-concept with a toolkit of code samples for the most popular cybersecurity use cases

SSH-Angriffe erkennen und analysieren‹

Einen langsamen DDoS-Angriff erkennen

Identify Firewall Deny Events

Filter Audit Logs for Output to Splunk

Überwachungslösungen auf Basis von Kafka

Datadog

Datadog

Datadog nutzt Kafka als grundlegende Messaging-Technologie und erfasst Daten ĂŒber Billionen von Datenpunkten pro Tag.MEHR ERFAHREN

New Relic

New Relic

New Relic nutzt Kafka zum einfachen Aufbau von Echtzeit-Überwachungs- und Beobachtungspipelines mit Echtzeit-Warnungen.

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SignalFX

SignalFX

SignalFX nutzt Kafka fĂŒr moderne Überwachungs- und Analysefunktionen, die hunderttausende Messages pro Sekunde verarbeiten.

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Honeycomb

Honeycomb

Honeycomb verarbeitet mit Kafka große Mengen an Event-Traffic, da Nachrichten zwischen verteilten Systemen sicher veröffentlicht und konsumiert werden können.

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Salesforce

Salesforce

Salesforce hat mit Kakfa eine gebrauchsfertige, event-getriebene Schicht fĂŒr Liefer- und Bestellgarantien in einem sicheren, mandantenfĂ€higen System gebaut.

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Microsoft

Microsoft

Microsoft Azure verarbeitet bis zu 30 Millionen Ereignisse pro Sekunde und Billionen von Ereignissen pro Tag unter Verwendung von Kafka fĂŒr Datenaufnahme und Streaming.

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Weitere Ressourcen

Jetzt mehr darĂŒber erfahren, wie die komplette, vollstĂ€ndig verwaltete Data-in-Motion-Plattform von Confluent die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen Echtzeit-Datenmanagement, Einblicke, Analysen und SIEM umsetzen, um modernen Anforderungen gerecht zu werden.

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