Microsoftを凌駕するセキュリティの高みへ

Sumo Logicはプラットフォームにとらわれず、オンプレミス、クラウド、マルチクラウドから構造化および非構造化ログを追加のハードウェアなしで収集します。ネイティブソースのサポートによりオンボーディングが合理化され、組み込みの正規化により一貫した可視性が確保されるため、相関と分析が迅速に行えます。

Microsoft SentinelはAzure/Windowsと緊密に統合されていますが、マルチクラウド/ハイブリッドのセットアップを苦手としています。Syslog/CEFの取り込みには複雑な設定が必要で、テーブル正規化は調査を遅らせ、効率性を阻害します。

Sumo Logicのスキーマレス取り込みは、あらゆるデータタイプに対応し、非構造化データを自動的に使用可能なスキーマに整理します。この柔軟性により、オンボーディングを迅速化し、多様なデータセットに対応し、事前定義されたフォーマットなしで分析を加速します。

Microsoft Sentinelのスキーマベースのモデルは、定義済みのテーブルにデータをマッピングする必要があるため、非構造化データの取り込みが複雑になり、クエリが遅くなり、エラーが発生しやすくなります。

Sumo Logicのインサイトエンジンは、適応型クラスタリング技術を用いて関連するアラートをグループ化し、ノイズを削減するとともに、MITRE ATT&CKフレームワークに沿った調査を可能にします。これにより、アナリストはより付加価値の高い業務に集中できます。

Microsoft Sentinelは、MLと自動化ルールを使用していますが、優先順位付けが完全に自動化されていないため、アナリストはアラートを手動で関連付けることを余儀なくされ、対応が遅くなります。

Sumo Logicは、ルール式による精密な調整、MLベースの誤検知削減、一括編集機能を提供します。変更はアップデート後も維持され、ルールはダッシュボードに表示されたままでもアラートから除外できます。

Microsoft Sentinelの調整に関する推奨事項は限定的であり、効率的な一括編集機能は備えておらず、手動のワークフローへの依存度が高くなっています。検知の調整機能は現在プレビュー段階です。

Sumo Logicは、発見、検知、調査、対応、保護にMLを適用して、滞留時間を短縮し、誤検知を減らし、解決を迅速化します。リアルタイムおよび検索ベースの相関、外れ値検知、LogReduce、LogCompare、自然言語クエリのためのAI Copilot、TTP識別、AIダッシュボードなどの機能を備えています。

Microsoft SentinelのML相関は検索ベースのみで、即時検知には限界があります。Security Copilotと統合され、自然言語からKQLへの変換（プレビュー）が可能ですが、リアルタイムでのML駆動型検知はありません。