Wissensbeurteilung

Zur Automatisierung der Skalierung von Azure-Ressourcen basierend auf dem Bedarf.

Zur Erstellung und Anpassung der Logik zum Erkennen von Bedrohungen und zum Generieren von Warnungen.

Zur manuellen Verarbeitung und Analyse großer Datasets, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch die manuelle Archivierung alter Daten, um das Datenvolumen zu reduzieren.

Durch die Aktivierung der Integration in verschiedene Datenquellen für umfassende Sicherheitsanalysen.

Durch Verschlüsselung aller in Azure Storage gespeicherten Daten, um Complianceanforderungen zu erfüllen.

Zur Erhöhung der Speicherkapazität von Azure Blob Storage.

Zur Überwachung und Analyse von Sicherheitsereignissen in Azure und lokalen Umgebungen.

Zur Senkung der Kosten für Azure-VMs.

Durch Ignorieren von Warnungen mit geringem Schweregrad, um sich nur auf Vorfälle mit hohem Schweregrad zu konzentrieren.

Durch systematische Untersuchung und Selektierung zur Ermittlung der geeigneten Reaktion.

Verwenden physischer Sicherheitskontrollen, um unbefugten Zutritt zu Rechenzentren zu verhindern.

Zur vollständigen Ersetzung eines Security Operations-Teams.

Zur manuellen Überprüfung und Genehmigung aller generierten Sicherheitswarnungen.

Zur Optimierung von Reaktionsprozesse durch Automatisierung von Aktionen basierend auf bestimmten Triggern.