Detecta lo que los demás se pierden en tiempo real

Nuestro avanzado motor de inteligencia artificial aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático líderes en la industria para diferentes escenarios y se basa en un sólido conocimiento de seguridad para detectar amenazas sofisticadas. Es su equipo de analistas de seguridad virtual que trabajan las XNUMX horas del día para detectar y clasificar las amenazas impredecibles con precisión en tiempo real. Esto permite a sus analistas adelantarse a los ataques que eluden las detecciones tradicionales basadas en reglas o las detecciones de anomalías ordinarias.

CÓMO FUNCIONA LA IA DE STELLAR CYBER

Cómo funciona Stellar Cyber ​​AI

Caracteristicas claves

Preciso

Alert Fatigue is a serious problem. Not every anomaly is a security incident. Security analysts should stop sifting through countless anomalies and focus on the real threats. As a foundational benefit of open extended detection and response (Abrir XDR), our advanced AI engine leverages state-of-the-art machine learning algorithms to implement the best accuracy for detection. It analyzes time series and peer groups with unsupervised learning, performs complex behavior analysis through modeling relationships with Graph ML, and generalizes known attack patterns with supervised learning. It also correlates and builds context with advanced Graph ML, so that we can present the high priority attacks with rich context.

Tiempo real

Los piratas informáticos pueden tardar unos minutos en infiltrarse en su sistema y robar información valiosa. Necesita analistas virtuales que trabajen continuamente las XNUMX horas del día y detecten amenazas en tiempo real. Nuestros motores de inteligencia artificial avanzados hacen inferencias de aprendizaje automático en tiempo real, brindan razones detalladas y no retrasarán las acciones sobre ataques o anomalías.

unificada

Our single advanced AI Engine powers Stellar Cyber’s Abrir XDR technology and works on various data sources after normalization regardless of data types such as logs or network traffic. When a new data source is ingested, all existing detections will be directly applied. For example, our machine learning can perform user behavior analysis based on behavior data from different data sources. Machine learning inference is natively embedded in our data processing pipeline without the need to send data outside. 

Adaptado

Cada entorno es diferente y el contexto es importante para reducir los ruidos. Nuestro motor de aprendizaje automático aprende constantemente de su entorno y se adapta a él para reducir las anomalías de baja prioridad. Nuestro motor de aprendizaje automático aprovecha el aprendizaje adaptativo avanzado y trabaja con sus analistas de seguridad para personalizar los resultados en función de sus preferencias al recibir comentarios limitados y conocer las anomalías verificadas por ellos.

Explicable y procesable

El objetivo final de la detección es tomar medidas para detener los ataques y mantener la seguridad de su entorno. Entendemos que tomar medidas es una decisión seria; Los analistas de seguridad deben comprender completamente la situación para poder tomar una decisión informada sobre cuál es la mejor acción a tomar. Con la última inteligencia artificial explicable, en lugar de ser una caja negra, creamos nuestro motor de inteligencia artificial avanzado para proporcionar evidencia amigable para los humanos y detalles fáciles de digerir de los modelos de aprendizaje automático para facilitar la toma de decisiones. Con eso, los analistas de seguridad pueden comprender fácilmente las razones y la evidencia de cualquier detección para bloquear un ataque con alta confianza sin interrumpir por error a los usuarios o aplicaciones protegidos.