Платформы SIEM играют центральную роль в обнаружении угроз и проведении расследований. Однако не все SIEM-системы обеспечивают одинаковый уровень видимости, качества обнаружения или операционной эффективности.
Microsoft Sentinel часто развертывается как часть более широкого стека Microsoft. Он тесно интегрируется с продуктами Microsoft, но для подключения полной телеметрии из внешних источников может потребоваться настройка, нормализация, фильтрация или индивидуальная разработка.
New-Scale Fusion использует поведенческую аналитику, автоматизированные временные шкалы и встроенные ИИ-агенты для повышения качества обнаружения и снижения объема ручной работы. Платформа анализирует телеметрию из облачных, локальных и сторонних источников без необходимости миграции в единую экосистему.
Ниже приведены пять различий, которые стоит учесть при оценке того, какой подход лучше соответствует вашим операциям по обеспечению безопасности.
1. Более широкая видимость экосистемы без ограничений со стороны вендора
Microsoft Sentinel тесно интегрируется с продуктами Microsoft. Подключение полной телеметрии из внешних источников может потребовать настройки, нормализации, фильтрации или индивидуальной разработки, что может замедлить получение ценности в гибридных и мульти-вендорных средах.
New-Scale Fusion подключается почти к 700 продуктам и включает более 10 000 готовых парсеров, нормализованных с помощью Common Information Model (CIM). Команды могут собирать облачные, локальные и гибридные данные, не полагаясь на проприетарные языки запросов или необходимость глубокого знания Kusto Query Language.
Результат: Вы можете быстрее подключать новые источники данных, применять единообразную нормализацию и поддерживать широкую видимость без ограничений экосистемы.
2. Поведенческая аналитика, повышающая качество обнаружения
Microsoft Sentinel включает аналитику поведения пользователей и сущностей (UEBA), но его встроенные модели UEBA являются управляемыми и не подлежат изменению. Клиенты могут настраивать доступные параметры и создавать отдельные KQL-запросы или использовать собственные модели машинного обучения (BYO-ML), но они не могут внедрить произвольный новый источник, поведенческий признак или определенный клиентом алгоритм в нативные модели UEBA от Microsoft. Exabeam позволяет клиентам создавать новую изученную поведенческую аналитику непосредственно в рабочем движке New-Scale Analytics.
Sentinel строит базовые линии машинного обучения на основе определенного набора источников, поддерживающих UEBA. В рамках ряда источников только выбранные категории событий участвуют в базовой линии UEBA. Неподдерживаемые журналы вендоров остаются доступными для поиска, но они не становятся автоматически обучающими наблюдениями в управляемой базовой линии UEBA.
New-Scale Analytics применяет поведенческую аналитику к данным, нормализованным через CIM, поэтому результаты обнаружения остаются согласованными независимо от источника телеметрии. Сопоставление с MITRE ATT&CK связывает обнаружения с известными тактиками, техниками и процедурами (TTP). Динамическая оценка рисков определяет, какие действия аналитики должны исследовать в первую очередь.
Outcomes Navigator показывает, как обнаружения соотносятся с ATT&CK и OWASP Agentic Top 10, выявляет сценарии использования, требующие более надежного покрытия, и помогает командам определить области для улучшения. Автоматизированные временные шкалы и интегрированная аналитика угроз добавляют контекст о том, почему активность значима и что нужно проверить дальше, без необходимости написания запросов.
ИИ теперь работает как уровень исполнения в масштабах предприятия. Обеспечение безопасности ИИ требует большего, чем просто мониторинг платформы, фильтрация подсказок и статические обнаружения. Командам необходимо непрерывно моделировать поведение и обнаруживать активность, отклоняющуюся от ожидаемых паттернов.
Для агентов, созданных вне платформы Microsoft, покрытие Microsoft Defender зависит от большего, чем просто регистрация в Agent 365 для централизованной видимости. Внешние агенты должны обеспечивать наблюдаемость через интеграцию на уровне SDK и работать через поддерживаемый инструмент или путь выполнения. Microsoft может обнаружить некоторые теневые агенты, но видимость и возможности принудительного контроля ограничены.
Рекомендации Microsoft связывают долгосрочную защиту идентификаторов агентов с внедрением фреймворка Microsoft Agent ID. Обнаружения Sentinel выступают в качестве временной меры защиты, в то время как более надежная защита зависит от миграции идентификаторов агентов в экосистему Microsoft. Это создает архитектурную зависимость для организаций, работающих в облачных, SaaS и сторонних платформах, где не все агенты могут быть централизованы в одной системе идентификации.
Agent Behavior Analytics (ABA) дополняет эти средства контроля, применяя поведенческую аналитику непосредственно к нечеловеческим идентификаторам. Модели ABA автоматически изучают нормальное поведение агентов и обнаруживают тонкие отклонения в режиме реального времени, включая злоупотребления и компрометацию, которые могут выглядеть легитимными в отдельных журналах. Вы получаете последовательную поведенческую защиту для агентов Microsoft и сторонних разработчиков без необходимости миграции каждого идентификатора агента или замены существующей SIEM.
Результат: Вы получаете созданную клиентами изученную аналитику, приоритизацию на основе рисков, руководство по покрытию и непрерывную поведенческую защиту для пользователей и ИИ-агентов.
3. Автоматизированные временные шкалы, ускоряющие расследования
В Microsoft Sentinel аналитикам часто приходится сопоставлять оповещения, журналы и контекст между различными инструментами. Security Copilot может помочь, но он использует Security Compute Units (SCU). Клиенты Microsoft 365 E5 получают ограниченную включенную емкость в течение 2026 года, при этом использование и покрытие рабочих процессов все еще варьируются.
Временные шкалы поиска реконструируют последовательность событий для пользователей и сущностей в едином представлении. Обогащение контекстом, интегрированная аналитика угроз и динамическая оценка рисков объясняют, что произошло, когда это случилось и почему это заслуживает внимания. Этот рабочий процесс сокращает объем ручной корреляции и создания запросов.
Результат: Вы можете ускорить триаж и расследование, сократить переключение между инструментами и улучшить среднее время обнаружения (MTTD) и среднее время реагирования (MTTR).
4. Предсказуемое ценообразование и встроенные ресурсы для обеспечения соответствия требованиям
Расходы на Microsoft Sentinel выходят за рамки сбора данных и могут включать запросы, автоматизацию, интеграции, хранение и использование ИИ. Уровни лицензирования и модели использования могут затруднить прогнозирование общих затрат.
New-Scale Fusion использует модульную и прозрачную модель ценообразования. Основные возможности поведенческой аналитики, автоматизации и ИИ включены в стоимость, в то время как дополнительные функции, такие как долгосрочное хранение, могут быть добавлены по мере необходимости.
Встроенные панели мониторинга и шаблоны помогают командам отчитываться в соответствии с такими стандартами, как PCI DSS, HIPAA и GDPR.
Ознакомьтесь с возможностями Exabeam по обеспечению соответствия требованиям здесь.
Результат: Вы можете более предсказуемо прогнозировать общие затраты, избежать оплаты за использование основных возможностей ИИ Exabeam и ускорить подготовку отчетов о соответствии.
5. Встроенные ИИ-агенты, улучшающие операции по обеспечению безопасности
Microsoft предоставляет генеративный ИИ через Security Copilot. Он работает по отдельной модели на основе SCU, а его интеграция с Sentinel остается ограниченной конкретными сценариями использования, такими как обобщение инцидентов. ИИ-агенты Microsoft также распределены между продуктами, что может фрагментировать опыт аналитика и добавить вопросы лицензирования.
Exabeam Nova AI встроен в New-Scale Fusion. Семь скоординированных агентов отвечают за руководство по состоянию безопасности, поиск на естественном языке, визуализацию, оценку угроз, расследование, помощь аналитикам и создание правил.
Exabeam Nova Guided Investigations обеспечивает постоянную поддержку на уровне всей платформы, которая собирает контекст, ускоряет поиск и сортировку, а также помогает аналитикам перейти от расследования к реагированию. Интеграция Claude Enterprise расширяет видимость санкционированных платформ ИИ за счет нормализации промптов, вызовов инструментов и действий в виде временной шкалы.
Результат: вы можете применять ИИ в повседневных рабочих процессах через единый интерфейс аналитика для обнаружения, расследования и реагирования без отдельной платы за использование основных возможностей Exabeam AI.
Заключение
Выбор SIEM требует большего, чем просто сравнение функций. Качество обнаружения, операционная эффективность и стоимость — все это влияет на результаты.
New-Scale Fusion связывает поведенческие модели с динамическими рисками, приоритетными инцидентами и полными временными шкалами. Эта непрерывность помогает командам обнаруживать скрытые угрозы, ускорять расследования и усиливать существующий стек безопасности без необходимости замены платформы.
Скачайте полное руководство «Exabeam против Microsoft Sentinel: пять способов сравнения и оценки», чтобы подробнее изучить различия.
