Gehen Sie über Warnungen hinaus – erkennen Sie Vorfälle und reagieren Sie darauf. Branchenführende Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) erkennen Bedrohungen im Unternehmen. Die KI-Engine von Stellar Cyber ist wie ein Team von Weltklasse-Sicherheitsexperten, die rund um die Uhr in großem Maßstab arbeiten, um Ihr Team schneller und effektiver zu machen.
AI das Liefert Ergebnisse
Die Ausgabe der KI-Engine von Stellar Cyber kann auf die Erzeugung von zwei Arten von Daten reduziert werden für Sicherheitsteams: Warnungenund Zwischenfälle. Zusammen bieten Warnungen und Vorfälle die Tiefe und Ganzheitlichkeit View-Teams müssen schnelle Entscheidungen treffen
Neuartige Warnungen
Warnungen sind Fälle von spezifischem verdächtigem oder hochriskantem Verhalten und sind die Bausteine von Vorfällen. Stellar Cyber wird mit über 200 Alarmtypen ausgeliefert; keine Konfiguration erforderlich. Warnungstypen werden dem zugeordnet XDR-Kill-Kette, um eine Priorisierung und Korrelation zu ermöglichen. Einzelne Warnungen enthalten eine generierte, für Menschen lesbare Beschreibung des Vorfalls und eine empfohlene Behebung für eine schnelle Reaktion.
Beispiele für Warnungstypen sind:
Verhaltensanomalie des externen Scanners
Interner RDP-Brute-Force-Angriff
Interne SMB-Benutzernamenaufzählung
Automatisch korrelierte Vorfälle
Vorfälle sind korrelierte Sätze von Warnungen und anderen unterstützenden Daten, einschließlich Signalen, Assets, Benutzern und Prozessen. Vorfälle stellen einen kompletten Angriff oder eine Folge von Aktionen mit hohem Risiko dar. In Echtzeit, wenn neue Alerts generiert werden, werden Alerts relevanten Incidents zugewiesen, sodass Angriffe erkannt und vor Abschluss reagiert werden kann. Vorfälle in Stellar Cyber sind veränderbar, d. h. sie können aktualisiert werden und sind nicht auf ein bestimmtes Zeitfenster beschränkt, damit sie komplexe Angriffe erkennen können.
Reale Vorfälle, die in Stellar Cyber entdeckt wurden:
Alert Fatigue ist ein ernstes Problem. Nicht jede Anomalie ist ein Sicherheitsvorfall. Sicherheitsanalysten sollte aufhören, durchzusieben unzählige Anomalien und konzentrieren Sie sich auf die wirklichen Bedrohungen. Kern zu Öffnen Sie XDR, nutzt die KI-Engine von Stellar Cyber modernste Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren die beste Genauigkeit für die Erkennung. Es analysiert Zeitreihen und Peer-Gruppen mit unüberwachtem Lernen, führt komplexe durch Verhaltensanalyse durch Modellierung von Beziehungen mit Graph ML und verallgemeinert bekannte Angriffsmuster mit supervised Lernen. Es korreliert und baut Kontext mit Fortgeschrittenen auf Graph ML, damit wir die Angriffe mit hoher Priorität darstellen können reichen Kontext.
Echtzeit
Es kann Minuten dauern, bis Hacker in Ihr System eingedrungen sind wertvolle Informationen stehlen. Dafür brauchen Sie virtuelle Sicherheitsexperten arbeiten kontinuierlich rund um die Uhr und erkennen Bedrohungen in echt Zeit. Die KI-Engine von Stellar Cyber führt ML-Inferenz in echt durch Zeit und liefert detaillierte Gründe für seine Ausgabe.
Vereint
Unsere einzige fortschrittliche KI-Engine treibt Stellar Cyber an Open XDR Technologie und arbeitet auf verschiedenen Datenquellen nach Normalisierung unabhängig von Datentypen wie Protokollen oder Netzwerkverkehr. Wenn eine neue Datenquelle aufgenommen wird, all Vorhandene Erkennungen werden direkt übernommen. Zum Beispiel unsere maschinelles Lernen kann eine Analyse des Benutzerverhaltens durchführen auf Verhaltensdaten aus verschiedenen Datenquellen. Maschine Lerninferenz ist nativ in unsere Daten eingebettet Verarbeitungspipeline, ohne dass Daten nach außen gesendet werden müssen.
Angepasste
Stellar Cyber geht überall hin, wo Sie es brauchen – vor Ort, in der Cloud oder hybrid. Multi-Tenancy ist ab dem integriert damit beginnen, flexible und sichere Abläufe für alle zu gewährleisten Organisation. Multi-Site ermöglicht es, dass Daten eigenständig bleiben Region, um im komplexen Betrieb konform und skalierbar zu sein Umgebungen.
Erklärbar und umsetzbar
Das ultimative Ziel der Erkennung ist es, Maßnahmen zu ergreifen, um Angriffe zu stoppen und um Ihre Umgebung sicher zu halten. Handeln ist eine ernste Sache Entscheidung; Sicherheitsanalysten müssen die Situation vollständig verstehen um eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, was das ist beste Maßnahme zu ergreifen. Mit der neusten erklärbaren KI, statt Da es sich um eine Blackbox handelt, bietet die KI-Engine eine menschenfreundliche Umgebung Beweise und leicht verständliche Details aus ML-Modellen zur Erleichterung Entscheidungsfindung. Damit, Sicherheitsanalysten kann leicht verstehen Sie die Gründe und Beweise für jede Erkennung in Ordnung um einen Angriff mit hoher Sicherheit zu blocken, ohne ihn zu verwechseln Unterbrechung geschützter Benutzer oder Anwendungen.
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