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excerpt: "Microsoft Sentinel vs. Sumo Logic Cloud SIEM. Entdecken Sie mit Sumo Logic eine Alternative zu Microsoft Sentinel."
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MICROSOFT SENTINEL VS. SUMO LOGIC CLOUD SIEM

# Sicherheit, die über Microsoft hinausgeht

Kostspielige Log-Ingestion, manuelle Triage und Azure-First-Einschränkungen – Microsoft Sentinel bremst Sicherheitsteams aus, die schnelle, automatisierte Einblicke in Multi-Cloud-Umgebungen benötigen. Vergleichen Sie Sumo Logic Cloud SIEM und Sentinel, um die richtige Lösung für Ihre SecOps-Anforderungen zu finden.

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## Sicherheit, die überall funktioniert, wo Sie tätig sind

Von der Einrichtung bis zur Untersuchung beseitigt Sumo Logic Reibungsverluste, indem es Logs, Warnungen und Automatisierungen in all Ihren Umgebungen nahtlos vereinheitlicht.

| [ Expand all ](#) | Sumo Logic Cloud SIEM | Microsoft Sentinel |
|---|---|---|
| Log-Ingestion Sumo Logic ist plattformunabhängig und sammelt strukturierte und unstrukturierte Logs von On-Premise-, Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen ohne zusätzliche Hardware. Die Unterstützung nativer Quellen optimiert das Onboarding, während die eingebaute Normalisierung eine konsistente Sichtbarkeit für schnellere Korrelation und Analyse gewährleistet.  Microsoft Sentinel ist eng mit Azure/Windows integriert, hat aber Probleme bei Multi-Cloud/Hybrid-Konfigurationen. Die Aufnahme von Syslog/CEF erfordert eine komplexe Einrichtung, und die tabellenübergreifende Normalisierung verlangsamt Untersuchungen und schränkt die Effizienz ein. | Sumo Logic Cloud SIEM | Microsoft Sentinel |
| Feste Datenstruktur Der schemalose Ingest von Sumo Logic verarbeitet jeden Datentyp und organisiert unstrukturierte Daten automatisch in einem brauchbaren Schema. Diese Flexibilität beschleunigt das Onboarding, skaliert mit unterschiedlichen Datensätzen und beschleunigt die Analyse ohne vordefinierte Formate.  Das schemabasierte Modell von Microsoft Sentinel erfordert ein Mapping der Daten in vordefinierte Tabellen, was die Aufnahme unstrukturierter Daten erschwert und Abfragen langsamer und fehleranfälliger macht. | Sumo Logic Cloud SIEM | Microsoft Sentinel |
| Alert-Sortierung und Insight-Generierung Die Insight Engine von Sumo Logic nutzt adaptives Clustering, um verwandte Alerts zu gruppieren, Rauschen zu reduzieren und Untersuchungen mit MITRE ATT&CK abzugleichen – so können sich die Analysten auf höherwertige Aufgaben konzentrieren.  Microsoft Sentinel nutzt ML und Automatisierungsregeln, verfügt aber nicht über eine vollständige Triage-Automatisierung, so dass Analysten gezwungen sind, Warnmeldungen manuell zu korrelieren, was die Reaktion verlangsamt. | Sumo Logic Cloud SIEM | Microsoft Sentinel |
| Regel-Tuning Sumo Logic bietet eine präzise Abstimmung über Regelausdrücke, ML-basierte False-Positive-Reduktion und Massenbearbeitungen. Änderungen bleiben bei Aktualisierungen erhalten, und Regeln können von Alarmen ausgeschlossen werden, während sie weiterhin Dashboards versorgen.  Microsoft Sentinel bietet nur begrenzte Optimierungsempfehlungen, keine optimierte Massenbearbeitung und setzt auf manuelle Arbeitsabläufe; eine Funktion zur Erkennungsoptimierung befindet sich noch in der Vorschau. | Sumo Logic Cloud SIEM | Microsoft Sentinel |
| ML-basierte Analysen / Generative KI Sumo Logic setzt Machine Learning in den Bereichen Discovery, Detection, Investigation, Response und Protection ein, um die Dwell Time zu verkürzen, False Positives zu reduzieren und die Problemlösung zu beschleunigen. Zu den Funktionen gehören Echtzeit- und suchbasierte Korrelation, Outlier Detection, LogReduce, LogCompare sowie Dojo AI für Abfragen in natürlicher Sprache, TTP-Erkennung und KI-Dashboards.  Microsoft Sentinel verwendet ML-Korrelation ausschließlich auf Suchbasis, was die sofortige Erkennung einschränkt. Es integriert sich mit Security Copilot und bietet Natural Language-to-KQL (Preview), verfügt jedoch nicht über eine ML-gesteuerte Echtzeiterkennung | Sumo Logic Cloud SIEM | Microsoft Sentinel |

 Strong      Weak

 

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## Zusätzliche Ressourcen

[### Gartner-Bericht Critical Capabilities

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