W ocenie Snowflake obecne architektury bezpieczeństwa oparte na starszych systemach zarządzania bezpieczeństwem i informacją (SIEM) nie są przystosowane do obsługi takiej ilości i wielości danych, jakie są niezbędne, aby wyprzedzać cyberzagrożenia. W związku z tym, że starsze systemy SIEM narzucają restrykcyjne koszty pozyskiwania danych, ograniczone okna retencyjne (umożliwiające przywrócenie danych po ich usunięciu) i zastrzeżone języki zapytań, zespoły ds. bezpieczeństwa mają trudności z uzyskaniem wglądu w całokształt operacji, który jest niezbędny do ochrony organizacji.

Dzięki narzędziu Snowflake Cybersecurity klienci uzyskują dostęp do nowych możliwości, które pozwalają na natywne przetwarzanie logów ustrukturyzowanych, półustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Mogą też przechowywać zgromadzone w ciągu wielu lat dane o dużej objętości, przeszukiwać je za pomocą skalowalnych zasobów obliczeniowych na żądanie oraz uzyskiwać informacje przy użyciu uniwersalnych języków, takich jak SQL i Python.

Zobacz również:

• Usługa WhatsApp uruchamiana na urządzeniach iOS będzie bardziej bezpieczna
• IBM Security QRadar SIEM pomoże zarządzić globalną strukturą odpowiedzialną za bezpieczeństwo
• Snowflake Arctic - nowy model językowy LLM klasy korporacyjnej

Dzięki Snowflake firmy mogą także łączyć dane dotyczące bezpieczeństwa z danymi korporacyjnymi w ramach tzw. jednego źródła prawdy (SSoT). W efekcie dane kontekstowe z systemów kadrowych lub inwentaryzacji zasobów IT mogą być wykorzystywane w wykrywaniu i badaniu bardziej wiarygodnych alertów, a także w szybkich zapytaniach dotyczących dużej ilości danych. Zespoły zyskują ujednolicony wgląd w stan bezpieczeństwa, eliminując silosy danych bez konieczności ponoszenia nadmiernych kosztów związanych z ich pobieraniem i przechowywaniem.