揭開 Mondelez 聯手 AWS 與 CrowdStrike 的雲端資安改造內幕 深入瞭解
最新創新
現代攻擊者凌駕於傳統 SIEM 搶得先機
目前獲得 AI 支援的隱藏攻擊者，會定期避開片段式又嘈雜的 SOC 工具。
1. 躲避傳統偵測的平均突破時間僅需 48 分鐘1
2. 79% 的攻擊不含惡意軟體，繞過傳統警示1
3. 在警示雜訊過量的情況下，62% 的警示被忽略2
4. 規模擴展落後與高度複雜性讓投資報酬率面臨挑戰
以 AI 原生智慧驅動代理式 SOC
以及機器速度的回應
全面整合跨網域資料、以攻擊者行為訓練基礎的 AI，以及專家級自動化，在 AI 時代超前威脅。
80%
與傳統 SIEM 相比，可在三年內省下成本3
150 倍
加快搜尋速度，增強調查與獵捕能力4
95%
誤報次數降低，消除雜訊且更快回應5
您的代理式 SOC 轉型從這裡開始
Falcon Next-Gen SIEM 作為 SOC 核心的引擎， 以 AI 原生為核心，加速分析流程的每一步。透過 Falcon Onum 與用於資料導入、關聯規則產生與搜尋分析的新代理，加速 SIEM 偵測；同時，工作流程與資料轉換代理讓每位分析師都能成為應變專家。
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使用 Falcon Onum 建立您的 AI 就緒資料基礎
Falcon Onum 以乾淨、高品質的即時資料與 AI 驅動的資料管道，強化 Falcon Next-Gen SIEM，帶來加速 5 倍的串流、降低 50% 的儲存成本，以及快 70% 的回應速度。1 降低雜訊、提升效率，並以 AI 的速度阻止資料外洩。
靈活搜尋。立即解答。毫不複雜。
針對現代威脅而設計的即時快速搜尋。無索引架構可在 PB 級規模下提高 150 倍的搜尋速度6。快速搜尋、獵捕、調查並打造覆蓋多元資料集的儀表板。Federated Search 與 Falcon Onum 提供更智慧的資料管理方式，不論資料存放在哪裡，團隊都能在正確的時間取得正確的資料。7
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借助統一偵測和回應功能，阻止資料外洩
透過 CrowdStrike Falcon® Fusion SOAR 支援的整合式 AI 驅動偵測、集中化案例管理與智慧工作流程自動化，揭露並化解跨網域攻擊。以清晰度、深度脈絡與經驗證的攻擊者情報，快速消除雜訊與猜測，阻止資料外洩。
Charlotte 代理式 SOAR：讓多代理協作編排變得更簡單
由 Falcon Fusion SOAR、CrowdStrike® Charlotte AI™ 與 AgentWorks 驅動，Charlotte 代理式 SOAR 提供可調適的代理式工作流程，將推理、自動化與人類專業結合，打造更快、更聰明的防禦。
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加速成果，最大化投資報酬率，自信轉型。
運用原生 CrowdStrike Falcon® 平台資料和簡化的第三方遙測擷取，讓您滿懷自信地整合並實現成果，其速度比傳統 SIEM 快上 3 倍8。 快速實現卓越的投資報酬率，為您的事業實際節省成本、進行整合，並提供可衡量的成果。
獲分析師肯定，受客戶信賴。
客戶案例
瞭解為什麼各組織信賴 Falcon Next-Gen SIEM
我們不只省了錢，還真的讓整個組織更安全。」
David Anderson，副資安長
Travel + Leisure
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大多數的 SIEM 都緩慢又笨重。使用 Falcon Next-Gen SIEM 後，我們從第一天就看到成果。」
Nathan Kelly，TaylorMade Golf 資深資訊安全工程師
單點式解決方案不適合我們。整合到 Falcon 平台後，我們只要透過單一介面就能掌握完整可見性。」
Mathias Espeloer，部門總監
HEUKING IT
HEUKING IT
精選資源
2 「SOC 團隊：威脅偵測工具正在扼殺我們」(SOC Teams: Threat Detection Tools are Stifling Us)，Dark Reading
3 這些數字係根據客戶在預售動作期間提供的記錄指標，比較 CrowdStrike 的價值與客戶現有解決方案，所得出的預估平均收益。實際實現的價值將取決於各個客戶的模組部署和環境。
4結果來自於客戶案例研究。個別結果可能有所不同。
5結果來自於客戶案例研究。個別結果可能有所不同。
6 準確度評等衡量 Charlotte AI 分類決策是否符合 CrowdStrike Falcon Complete Next-Gen MDR 團隊的專家決策。
7結果來自於客戶案例研究。個別結果可能有所不同。
8結果來自於客戶。個別結果可能有所不同。
*截至 2025 年 6 月 2 日，根據 Gartner Peer Insights™ 上的 184 則評論，CrowdStrike 獲得的整體評分為 4.7 分 (滿分 5 分)，並在 12 個月內獲得安全資訊和事件管理領域的最多評論數
