Erkennen Sie, was andere vermissen - in Echtzeit

Unsere fortschrittliche AI ​​Engine nutzt die branchenführenden Algorithmen für maschinelles Lernen für verschiedene Szenarien und verfügt über fundiertes Sicherheitswissen, um anspruchsvolle Bedrohungen zu erkennen. Es ist Ihr Team von virtuellen Sicherheitsanalysten, die rund um die Uhr arbeiten, um die unvorhersehbaren Bedrohungen in Echtzeit genau zu erkennen und zu ermitteln. Auf diese Weise können Ihre Analysten Angriffen, die herkömmliche regelbasierte Erkennungen oder gewöhnliche Anomalieerkennungen umgehen, immer einen Schritt voraus sein.

WIE STELLAR CYBER'S AI FUNKTIONIERT

Wie Stellar Cyber ​​AI funktioniert

Schlüsseleigenschaften

Richtig

Alarmermüdung ist ein ernstes Problem. Nicht jede Anomalie ist ein Sicherheitsvorfall. Sicherheitsanalysten sollten aufhören, unzählige Anomalien zu sichten, und sich auf die tatsächlichen Bedrohungen konzentrieren. Als grundlegender Vorteil der offenen erweiterten Erkennung und Reaktion (Open XDR) nutzt unsere fortschrittliche KI-Engine modernste Algorithmen für maschinelles Lernen, um die beste Genauigkeit für die Erkennung zu implementieren. Es analysiert Zeitreihen und Peer-Gruppen mit unbeaufsichtigtem Lernen, führt komplexe Verhaltensanalysen durch Modellierung von Beziehungen mit Graph ML durch und verallgemeinert bekannte Angriffsmuster mit überwachtem Lernen. Es korreliert und baut auch den Kontext mit dem erweiterten Graph ML auf, sodass wir die Angriffe mit hoher Priorität mit einem reichhaltigen Kontext präsentieren können.

Echtzeit

Es kann Minuten dauern, bis Hacker in Ihr System eindringen und wertvolle Informationen stehlen. Sie benötigen virtuelle Analysten, die kontinuierlich rund um die Uhr arbeiten und Bedrohungen in Echtzeit erkennen können. Unsere fortschrittlichen KI-Engines führen maschinelles Lernen in Echtzeit durch, liefern detaillierte Gründe und verzögern die Aktionen bei Angriffen oder Anomalien nicht.

einheitlich

Unsere einzige fortschrittliche KI-Engine unterstützt die Open XDR-Technologie von Stellar Cyber ​​und arbeitet nach der Normalisierung mit verschiedenen Datenquellen, unabhängig von Datentypen wie Protokollen oder Netzwerkverkehr. Wenn eine neue Datenquelle aufgenommen wird, werden alle vorhandenen Erkennungen direkt angewendet. Beispielsweise kann unser maschinelles Lernen eine Analyse des Benutzerverhaltens basierend auf Verhaltensdaten aus verschiedenen Datenquellen durchführen. Die Schlussfolgerung des maschinellen Lernens ist nativ in unsere Datenverarbeitungspipeline eingebettet, ohne dass Daten nach außen gesendet werden müssen. 

Adaptiv

Jede Umgebung ist anders und der Kontext ist wichtig, um Geräusche zu reduzieren. Unsere ML-Engine lernt ständig aus Ihrer Umgebung und passt sich an diese an, um die Anomalien mit niedriger Priorität zu reduzieren. Unsere ML-Engine nutzt fortgeschrittenes adaptives Lernen und arbeitet mit Ihren Sicherheitsanalysten zusammen, um die Ergebnisse basierend auf ihren Präferenzen zu personalisieren, indem sie begrenztes Feedback erhalten und von ihnen verifizierte Anomalien lernen.

Erklärbar und umsetzbar

Das ultimative Ziel für die Erkennung ist es, Maßnahmen zu ergreifen, um Angriffe zu stoppen und Ihre Umgebung zu schützen. Wir verstehen, dass das Ergreifen von Maßnahmen eine ernsthafte Entscheidung ist. Sicherheitsanalysten müssen die Situation vollständig verstehen, um eine fundierte Entscheidung darüber treffen zu können, welche Maßnahmen am besten geeignet sind. Mit der neuesten erklärbaren KI, anstatt eine Black Box zu sein, bauen wir unsere fortschrittliche KI-Engine, um menschenfreundliche Beweise und leicht verdauliche Details von ML-Modellen zu liefern, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Auf diese Weise können Sicherheitsanalysten die Gründe und Beweise für eine Erkennung leicht verstehen, um einen Angriff mit hoher Sicherheit zu blockieren, ohne geschützte Benutzer oder Anwendungen versehentlich zu unterbrechen.