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Datenverarbeitungs-Engine

Verwandeln Sie Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse

Unsere Datenverarbeitungs-Engine hilft Ihnen, all Ihre Rohdaten zu verstehen, damit Sie besser sehen und mehr wissen.
Erkennen Sie Angriffe in Ihrer gesamten IT-Infrastruktur früher und reagieren Sie schneller darauf.
Verwandeln Sie Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse
Unsere Datenverarbeitungs-Engine hilft Ihnen dabei, all Ihre Rohdaten zu verstehen, sodass Sie besser sehen, mehr wissen, früher erkennen und schneller auf Angriffe in Ihrer gesamten IT-Infrastruktur reagieren können.
Datenverarbeitungs-Engine
Netzwerkerkennungs- und Antwortplattform

Merkmale

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Besser sehen

Sie benötigen einen 360-Grad-Einblick in Ihre gesamte IT-Infrastruktur und wissen ständig, was in Ihrer Umgebung passiert, damit Sie schnell handeln können.

Unsere Datenverarbeitungs-Engine fasst Daten von all Ihren unterschiedlichen Sicherheitstools vom Netzwerk bis zur Cloud und von den Endpunkten bis zu den Anwendungen zusammen. Nur durch die Erfassung aller Daten können die toten Winkel beseitigt werden. Die Zentralisierung aller richtigen Daten in einem einheitlichen einzelnen Datensee, ein Kennzeichen für Open Extended Detection und Response (Open XDR), ermöglicht sowohl eine effektive Erkennung durch maschinelles Lernen als auch eine ordnungsgemäße Korrelation von Angriffen über die gesamte Kill-Kette.
Endgeräte-Erkennungs- und -Antwort-Tools

Weitere Informationen

Die Zentralisierung von Rohdaten ist nicht sinnvoll, wenn Ihr Sicherheitsteam nicht in der Lage ist, die tatsächlichen Probleme zu beheben und stattdessen manuell zeitaufwändige Untersuchungen durchzuführen.

Unsere Datenverarbeitungs-Engine wandelt die Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse um. Es hilft Ihnen, komplexe Angriffe zu rekonstruieren, die mit herkömmlichen Tools nicht leicht zu erkennen sind. Diese Fähigkeit wird zum Teil durch die Art und Weise erreicht, wie Sicherheitsdaten verarbeitet werden. Zunächst werden die Daten normalisiert, sodass erweiterte Analysen auf alle Daten unabhängig von ihrer Herkunft angewendet werden können. Es reichert Daten an, um ein Situationsbewusstsein zu schaffen und eine genaue Erkennung zu ermöglichen. Vor allem werden Daten aus vielen verschiedenen Quellen wie Netzwerkverkehr und Protokollen zusammengeführt, um mehr Kontext für jede Erkennung zu schaffen.
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Früher erkennen

Es kann Minuten dauern, bis Hacker in Ihr System eindringen und wertvolle Informationen stehlen. Sie benötigen ein System, das kontinuierlich rund um die Uhr arbeitet und Bedrohungen in Echtzeit erkennt.

Unsere Datenverarbeitungs-Engine arbeitet ständig daran, bekannte und unbekannte Bedrohungen zu erkennen, damit Sie beruhigt sein können. Die Engine für maschinelles Lernen analysiert Zeitreihendaten mit unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen, führt eine Verhaltensanalyse mit fortschrittlichem GraphML durch und schließt auf ähnliche Angriffe beim überwachten maschinellen Lernen.
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Schneller handeln

Im Falle eines Angriffs zählt jede Sekunde. Sie müssen in der Lage sein, schnell zu handeln, um die Verweildauer einer Sicherheitsverletzung zu verkürzen.

Unsere Datenverarbeitungs-Engine ermöglicht es Sicherheitsanalysten, vom Beginn eines potenziellen Verstoßes bis zur Bedrohungsuntersuchung und Reaktion auf einen tatsächlichen Verstoß sehr schnell zu handeln. Neben der ständigen Erkennung durch unsere fortschrittliche Engine für maschinelles Lernen stellt Open XDR auch sicher, dass durch automatische Bedrohungssuche frühzeitig ein Angriffssignal abgefangen wird, die angegriffenen Assets über das Asset Management lokalisiert werden, Verstöße durch eine Google-ähnliche Suche mit Kontextaufzeichnungen untersucht werden und reagiert wird Eine Vielzahl von Möglichkeiten kann entweder manuell oder automatisch durchgeführt werden, ohne unsere Plattform zu verlassen
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Größer skalieren

Die Angriffsfläche verändert sich ständig und das Datenvolumen nimmt ständig zu. Ihr Sicherheitsteam benötigt ein mit den Daten skalierbares System, damit es seine Arbeit stets effizient erledigen kann.

Unsere Datenverarbeitungs-Engine basiert auf einer Microservice-Architektur mit Clustering mithilfe von Containern. Es kann sowohl im Rechen- als auch im Speicherbereich skaliert und erweitert werden, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden. Diese Architektur mit Clustering und Containern ist fehlertoleranter. Es nutzt außerdem eine Lucene-Suchmaschine, sodass eine schnelle Suche mit großen Datenmengen durchgeführt werden kann.