ドメイン属性は、参照セット データ要素の値を表示できるユーザーを制御し、適切なドメイン アクセスまたはテナント割り当てを持つユーザーのみがデータを表示できるようにします。これは、マルチテナント QRadar 環境内でデータの可視性とアクセス制御を維持するために不可欠です。

QRadar の Pulse アプリの円グラフでは、利用可能な集計タイプとして「合計」と「平均」があります。これらの集計タイプを使用すると、それぞれデータ ポイントの合計または平均値を要約した方法でデータを表現できるため、Pulse アプリ ダッシュボード内で洞察に富んだ簡潔なデータの視覚化が可能になります。この情報は、QRadar のダッシュボード項目の一般的な機能から推測されます。提供されているドキュメントに詳細が記載されており、通常、このようなデータ視覚化の集計オプションが含まれています。

* 異常検出の焦点: 異常ルールは、確立されたベースラインまたは通常のパターンからの逸脱を識別することに特化しています。
* 外れ値の識別: 外れ値は異常なボリュームの変化の結果であることが多く、異常ルールはそれを検出するのに適しています。
* その他のルールタイプ（あまり理想的ではない）:
* 行動: 活動量だけでなく、活動パターンに幅広く焦点を当てます。
* カスタム: これ用に構築できますが、異常ルールではコア機能としてこれが含まれます。
* しきい値: 特定の値に基づいてトリガーします。異常ルールほど動的ではありません。

AQL (Ariel Query Language) クエリーの論理演算子 != は、2 つの値を比較するために使用され、値が等しくない場合は true を返します。この演算子は、さまざまなプログラミング言語やクエリー言語で共通の要素であり、その目的は、IBM Security QRadar SIEM V7.5 を含むこれらの環境全体で一貫しています。
たとえば、AQL クエリでイベントまたはフロー データを分析し、特定のフィールド (ユーザー名など) が特定の値と等しくないレコードをフィルター処理する場合は、次のようにクエリで != 演算子を使用できます: SELECT * FROM events WHERE username != 'admin'。このクエリは、ユーザー名フィールドが 'admin' と等しくないすべてのレコードを返します。
!= 演算子の使用は、セキュリティアナリストが特定のデータポイントを除外し、セキュリティインシデントや侵害を示す可能性のある関連データに集中できるため、QRadar 内でのデータ分析と脅威ハンティングにおいて非常に重要です。