Ressources Logiciel de détection et de réponse aux menaces dans le cloud (CDR)
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Discussions Logiciel de détection et de réponse aux menaces dans le cloud (CDR)
Si vous recherchez les meilleurs outils pour surveiller les charges de travail cloud, la catégorie Détection et Réponse Cloud sur G2 met en avant plusieurs plateformes conçues pour offrir une meilleure visibilité et un meilleur contrôle. Ces quatre se distinguent par la manière dont elles suivent les charges de travail et détectent les problèmes en temps réel :
- Wiz – Il cartographie les charges de travail à travers les environnements cloud et priorise les risques par contexte. Sa visibilité vous a-t-elle donné le bon équilibre entre détail et clarté lors de la surveillance des opérations quotidiennes ?
- Arctic Wolf – Il offre une approche de détection et de réponse gérée, avec une supervision humaine superposée à la surveillance automatisée. Cela a-t-il aidé votre équipe à se concentrer sur les alertes critiques de charge de travail sans être submergée par le bruit ?
- Orca Security – Il utilise un modèle sans agent pour surveiller les charges de travail à travers les comptes, offrant de la profondeur sans installation supplémentaire. Cette facilité de déploiement a-t-elle rendu la surveillance des charges de travail plus rapide à déployer ?
- Microsoft Defender for Cloud – Il s'intègre directement avec Azure tout en prenant en charge la visibilité multi-cloud, offrant un tableau de bord unique pour les charges de travail. Ses intégrations natives ont-elles rendu la surveillance plus fluide ou limité la flexibilité ?
Si vous avez travaillé avec un outil CDR ou l'avez évalué sur G2, je souhaite vous demander :
- Quelle plateforme vous a donné la visibilité la plus claire sur les charges de travail cloud ?
- Quelle a été la fluidité du processus de configuration et de mise à l'échelle pour vos équipes ?
Avec Orca Security, j'ai aimé l'idée de la surveillance sans agent, cela s'est-il réellement bien adapté aux charges de travail d'entreprise, ou des lacunes sont-elles apparues une fois que les environnements sont devenus plus complexes ?
Si vous recherchez des plateformes qui aident à réduire les faux positifs dans la détection en cloud, les avis sur la catégorie Détection et Réponse en Cloud de G2 mettent en avant plusieurs outils qui soulignent des alertes plus intelligentes, le contexte et le triage automatisé. Ces cinq se sont distingués par leur approche du défi :
- Wiz : Il priorise les risques cloud en fonction du contexte, de sorte que chaque vulnérabilité ne déclenche pas une alerte. Sa priorisation a-t-elle réellement réduit les faux positifs dans vos flux de travail ?
- Arctic Wolf : Il combine la détection gérée avec une supervision humaine, filtrant le bruit inutile avant que les alertes n'atteignent votre équipe. Cette approche hybride a-t-elle permis à votre SOC de gagner du temps, ou avez-vous encore ressenti une fatigue d'alerte ?
- Orca Security – Il utilise un modèle sans agent pour corréler les risques à travers les charges de travail et les comptes cloud. Cette corrélation a-t-elle aidé à mettre en évidence uniquement les alertes critiques, ou trop de détails ont-ils encore échappé ?
- Microsoft Defender for Cloud – Il lie les alertes à l'intelligence native d'Azure et intègre des signaux à travers les charges de travail. Avez-vous trouvé son contexte intégré utile pour réduire les faux positifs, surtout dans des environnements hybrides ou multi-cloud ?
- Sysdig Secure – Il se concentre sur la détection à l'exécution et les politiques pour signaler uniquement les activités pertinentes dans les conteneurs et Kubernetes. Son focus sur le contexte d'exécution a-t-il aidé votre équipe à éviter de poursuivre des alertes inutiles ?
À G2 :
- Quelle plateforme a le mieux fonctionné pour réduire les faux positifs dans vos efforts de détection en cloud ?
- Comment cela a-t-il impacté vos temps de réponse et votre retour sur investissement global ?
Avec Sysdig Secure, j'ai entendu dire que l'accent mis sur l'exécution est puissant, mais je suis curieux—la courbe d'apprentissage était-elle raide lors de la mise en place des politiques de détection, ou les équipes se sont-elles adaptées rapidement ?
Alors que de plus en plus d'organisations s'appuient sur des systèmes SIEM pour une visibilité centralisée, la véritable question devient de savoir dans quelle mesure les plateformes CDR s'y intègrent. Une bonne intégration CDR-SIEM devrait rationaliser les alertes, réduire le bruit et fournir un contexte plus riche sur les menaces cloud. En examinant la catégorie Détection et Réponse Cloud de G2, j'ai découvert trois plateformes qui se démarquaient :
- Wiz—J'ai été attiré par la façon dont Wiz cartographie les risques cloud et les intègre dans les flux de travail de surveillance. Mais lorsqu'il est associé à un SIEM, ses conclusions apportent-elles une clarté exploitable ou ajoutent-elles simplement à la fatigue des alertes ?
- Arctic Wolf—Ce que j'ai trouvé intéressant, c'est son modèle de détection et de réponse géré, qui promet de prendre en charge une grande partie du travail lourd. Son intégration avec le SIEM a-t-elle réellement réduit la charge de travail des équipes SOC internes ou créé un chevauchement ?
- Orca Security – J'ai remarqué que son approche sans agent offre une visibilité cloud approfondie sur les charges de travail. Mais ce niveau de détail s'est-il intégré en douceur dans les tableaux de bord SIEM, ou les a-t-il submergés avec trop de données ?
À la communauté G2 :
- Laquelle de ces plateformes CDR a le mieux fonctionné lorsqu'elle a été intégrée à votre SIEM ?
- A-t-elle amélioré l'efficacité de la réponse aux incidents, ou introduit-elle une nouvelle complexité lors de l'adoption ?
Avec Orca Security, je suis curieux—sa visibilité détaillée du cloud s'est-elle intégrée proprement dans votre SIEM, ou a-t-elle généré trop de bruit pour être utile ?