Exabeam
Integraciones
- Conectores LogRhythm
- Microsoft Sentinel
- CrowdStrike Falcon
- Zscaler
- AWS Security Hub
- Google Cloud Security
Detalles de precios
- Normalmente calculado en función del volumen de ingesta de datos (GB/día) o del número de entidades activas.
- Los niveles de precios específicos para la plataforma fusionada son propietarios.
Características
- Narración de Incidentes Basada en IA
- Exabeam Copilot con RAG
- Sinergia con Conectores LogRhythm
- Núcleo UEBA de Líneas Temporales Inteligentes
- Lago de Datos en la Nube de Hiperescala
- Aislamiento Lógico Multitenencia
Descripción
Exabeam LogRhythm: Revisión Técnica de SIEM Inteligente y Narración con IA
A partir de 2026, la integración de los análisis nativos en la nube de Exabeam con la extensa biblioteca de parsers y colectores de LogRhythm ha establecido un ecosistema consolidado de inteligencia de seguridad 📑. Esta sinergia permite a la plataforma realizar la ingesta de telemetría desde infraestructuras heredadas y modernas, manteniendo una línea base de comportamiento unificada 🧠.
Líneas Temporales Inteligentes y Narración de Incidentes Basada en IA
La plataforma ha evolucionado más allá del simple encadenamiento de eventos para ofrecer narraciones con IA completas para cada incidente 📑.
- Generación Automatizada de Narrativas: Genera resúmenes en lenguaje natural de cadenas de ataque complejas, reduciendo significativamente el Tiempo Medio de Reparación (MTTR) al abstraer datos de registros de bajo nivel en un contexto legible para humanos 📑.
- Mapeo Relacional Multietapa: Correlaciona desviaciones entre entidades dispares sin depender de reglas de correlación estáticas 📑. La ponderación interna exacta para la escalada de puntuación de riesgo sigue siendo propietaria 🌑.
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Exabeam Copilot y Arquitectura RAG
Exabeam Copilot utiliza un marco de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para mejorar la precisión de las investigaciones de seguridad 📑.
- Implementación de Malla LLM: La arquitectura RAG garantiza que la IA generativa haga referencia a datos de registros específicos y en tiempo real, mitigando eficazmente los riesgos comunes de alucinación durante la caza de amenazas 📑.
- Consulta en Lenguaje Natural (NLQ): Traduce consultas en lenguaje humano a búsquedas estructuradas en el lago de datos de hiperescala 📑. Las métricas específicas de latencia para la recuperación de datos a gran escala mediante NLQ no están públicamente benchmarkizadas 🌑.
Lago de Datos de Hiperescala y Sinergia con LogRhythm
La arquitectura consolidada permite el intercambio centralizado de inteligencia de amenazas entre despliegues heredados de LogRhythm y los nuevos de Exabeam 📑.
- Gestión Unificada de Datos: Integra las capacidades de gestión de datos de LogRhythm con los análisis en la nube de Exabeam, facilitando una transición fluida para entornos de nube híbrida 📑.
- Mecanismos de Aislamiento: Mantiene la multitenencia lógica y la soberanía de datos dentro de la infraestructura en la nube compartida 🧠.
Directrices de Evaluación
Los evaluadores técnicos deben analizar el Coste Total de Propiedad (TCO) en relación con la retención de registros a largo plazo al consolidar datos históricos de instancias heredadas de LogRhythm y Exabeam. Se recomienda validar la precisión de las narraciones con IA en entornos de alto ruido y verificar que el Copilot basado en RAG interprete correctamente formatos de registros personalizados y propietarios 🌑.
Historial de versiones
Introducción de funciones de seguridad predictiva. Aprovechamiento de la telemetría cruzada para anticipar rutas de ataque.
Despliegue completo de Exabeam Copilot. Integración de IA generativa para la búsqueda de amenazas en lenguaje natural y resúmenes automáticos.
Lanzamiento de LogRhythm Intelligence. Servicio impulsado por IA que proporciona detecciones de comportamiento para usuarios de LogRhythm SIEM.
Fusión exitosa con LogRhythm. Integración de la gestión de datos de LogRhythm con la analítica de IA de Exabeam bajo la marca unificada.
Lanzamiento de New-Scale SIEM. Cambio de arquitectura hacia el almacenamiento y búsqueda de datos en la nube a hiperescala.
Lanzamiento de Fusion SIEM. Plataforma nativa de la nube que combina SIEM, UEBA y SOAR con ingesta de datos escalable.
Integración con SOAR. Permitió la respuesta automatizada a incidentes y la creación de Smart Timelines.
Introducción de UEBA. Aprovechamiento del aprendizaje automático para establecer líneas base de comportamiento normal y detectar anomalías.
Primer lanzamiento comercial de la plataforma Exabeam Security Management Platform, centrado en la recopilación de registros.
Ventajas y desventajas de la herramienta
Ventajas
- Detección de amenazas potente
- Respuesta automatizada
- Plataforma escalable
- Integración fluida
- Visibilidad mejorada
Desventajas
- Configuración compleja
- Costes elevados
- Analistas cualificados necesarios
