Turning IBM QRadar Alerts into Action with Criminal IP
Mis à jour :
Criminal IP Renforce la Sécurité de QRadar par l’Intelligence sur les Menaces
L’intégration de Criminal IP, une plateforme d’intelligence sur les menaces et la surface d’attaque basée sur l’IA, avec IBM QRadar SIEM et SOAR permet aux équipes de sécurité d’analyser et de réagir aux activités malveillantes plus rapidement. En injectant des informations externes sur les menaces directement dans les flux de travail de QRadar, cette alliance vise à améliorer la visibilité et l’efficacité des opérations de sécurité.
Points Clés :
- Visibilité en Temps Réel des Menaces : Analyse des journaux de trafic des pare-feu pour évaluer le risque des adresses IP communiquantes. Les adresses IP sont classées en niveaux de risque (Élevé, Moyen, Faible).
- Investigation Interactive : Permet aux analystes de consulter directement des rapports détaillés sur les adresses IP suspectes depuis l’interface QRadar, fournissant un contexte supplémentaire sans quitter la plateforme.
- Enrichissement Automatisé dans SOAR : Utilisation de playbooks pré-définis pour enrichir automatiquement les artefacts (adresses IP, URLs) avec des informations de Criminal IP lors de la réponse aux incidents, réduisant ainsi les recherches manuelles.
Vulnérabilités (non spécifiées dans l’article) :
L’article ne mentionne pas de vulnérabilités spécifiques (avec des identifiants CVE) qui sont corrigées ou atténuées par cette intégration. L’accent est mis sur l’amélioration de la détection et de la réponse aux menaces existantes grâce à une meilleure intelligence.
Recommandations :
- Intégrer Criminal IP à IBM QRadar SIEM pour analyser les journaux de trafic et classer le risque des IP.
- Utiliser la fonctionnalité d’investigation contextuelle de Criminal IP dans QRadar pour obtenir des détails sur les IP suspectes.
- Déployer les playbooks d’intégration Criminal IP dans QRadar SOAR pour automatiser l’enrichissement des données lors des réponses aux incidents.
- Exploiter l’intelligence sur les menaces basée sur l’exposition réelle pour améliorer la précision de la détection et réduire les cycles d’investigation.