Microsoft Sentinel ist eine skalierbare, Cloud-native SIEM- und SOAR-Lösung, die intelligente Sicherheitsanalysen und Bedrohungsaufklärung für das gesamte Unternehmen liefert. Auf der Azure-Infrastruktur aufgebaut, bietet Sentinel Datenerfassung im großen Maßstab, erweiterte Bedrohungserkennung, KI-gestützte Untersuchungen und automatisierte Reaktionsfunktionen mit elastischer Cloud-Skalierbarkeit.
Microsoft Sentinel
Cloud-native SIEM und SOAR auf Azure-Basis für intelligente Sicherheitsanalysen
Datenerfassung im Cloud-Maßstab
Hunderte native Konnektoren, ohne dass eine Infrastruktur gewartet werden muss.
Threat Hunting mit KQL
Eigene Erkennungsregeln und Threat-Hunting-Abfragen über die Kusto Query Language.
Automatisierungs-Playbooks
Auf Logic Apps basierende Arbeitsabläufe automatisieren Maßnahmen zur Reaktion auf Vorfälle.
ML-basierte Anomalieerkennung
Integrierte Modelle für maschinelles Lernen erkennen Anomalien im Benutzerverhalten, in Authentifizierungsmustern, Netzwerkaktivität und Datenzugriff.
UEBA-Funktionen
Die Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten identifiziert kompromittierte Konten, Insider-Bedrohungen und anomale Aktivitäten durch die Analyse von Verhaltens-Baselines.
Microsoft-XDR-Integration
Native Korrelation mit Defender for Endpoint, Identity, Cloud Apps und Office 365 für einheitliche XDR-Sicherheitsoperationen.
Elastische Cloud-Skalierbarkeit
Die Azure-Infrastruktur skaliert Log-Erfassung, Speicherung und Verarbeitung automatisch, ohne Kapazitätsplanung oder Hardwareinvestitionen.
Lösungsübersicht
Microsoft Sentinel erfasst Sicherheitsdaten im Cloud-Maßstab über Hunderte nativer Konnektoren für Microsoft 365, Azure, AWS, GCP, Firewalls, EDR-Lösungen und Sicherheitswerkzeuge von Drittanbietern. Die Daten werden in Azure Log Analytics mit konfigurierbaren Aufbewahrungsfristen gespeichert. Die Bedrohungserkennung nutzt integrierte Analyseregeln, anpassbare KQL-Abfragen, auf maschinellem Lernen basierende Anomalieerkennung und UEBA (Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten).
SOAR-Funktionen werden über Automatisierungs-Playbooks auf Basis von Azure Logic Apps bereitgestellt und ermöglichen codefreie oder codebasierte automatisierte Arbeitsabläufe zur Reaktion. Die Integration in die Microsoft-Defender-XDR-Suite sorgt für korrelierte Erkennung über Endpunkte, Identitäten, E-Mail, Cloud und Daten hinweg.
Erweiterte Bedrohungsaufklärung
Wichtigste Vorteile und Funktionen
Proaktive Cybersicherheitsfunktionen zur Erkennung, Analyse und Eindämmung moderner digitaler Bedrohungen.
Datenerfassung im Cloud-Maßstab
Hunderte native Datenkonnektoren für Microsoft, AWS, GCP, Firewalls, EDR und benutzerdefinierte Quellen, ohne dass eine Infrastruktur bereitgestellt oder gewartet werden muss.
Threat Hunting mit KQL
Die leistungsstarke Kusto Query Language ermöglicht es Sicherheitsanalysten, eigene Erkennungsregeln, Threat-Hunting-Abfragen und Untersuchungs-Notizbücher zu erstellen.
ML-basierte Anomalieerkennung
Integrierte Modelle für maschinelles Lernen erkennen Anomalien im Benutzerverhalten, in Authentifizierungsmustern, Netzwerkaktivität und Datenzugriff.
UEBA
Die Verhaltensanalyse von Benutzern und Entitäten identifiziert kompromittierte Konten, Insider-Bedrohungen und anomale Aktivitäten durch die Analyse von Verhaltens-Baselines.
Automatisierungs-Playbooks
Auf Logic Apps basierende SOAR-Arbeitsabläufe automatisieren die Anreicherung von Vorfällen, Benachrichtigungen sowie Eindämmungs- und Bereinigungsmaßnahmen mit Hunderten vorgefertigter Konnektoren.
Microsoft-XDR-Integration
Native Korrelation mit Defender for Endpoint, Defender for Identity, Defender for Cloud Apps und Defender for Office 365 für einheitliche XDR-Operationen.
Elastische Skalierbarkeit
Die Azure-Infrastruktur skaliert Log-Erfassung, Speicherung und Verarbeitung automatisch, ohne Kapazitätsplanung oder Hardwareinvestitionen.
Content Hub
Von der Gemeinschaft und von Microsoft bereitgestellte Analyseregeln, Threat-Hunting-Abfragen, Arbeitsmappen, Playbooks und Konnektoren für die schnelle Bereitstellung von Erkennungs- und Reaktionsfunktionen.
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