स्टेलर साइबर का एनडीआर एप्लिकेशन डेटा को सही पाने में मदद करता है और विस्तारित डिटेक्शन और प्रतिक्रिया (एक्सडीआर) सोच को चलाने में मदद करता है। उन्नत पहचान और फोरेंसिक विश्लेषण के लिए पर्याप्त सबूत प्रदान करते हुए डेटा मात्रा को नाटकीय रूप से कम करके नेटवर्क ट्रैफ़िक से मेटाडेटा को इकट्ठा, विश्लेषण और संग्रहीत करें। एकीकृत और उन्नत डीप-पैकेट निरीक्षण (DPI) इंजन 4,000+ नेटवर्क अनुप्रयोगों की पहचान कर सकता है, निकाल सकता है नेटवर्क सुरक्षा इन अनुप्रयोगों से मेटाडेटा, और फ़ाइलों को पुन: एकत्रित करें। DNS डोमेन नाम, URL, SQL क्वेरी आदि सहित मेटाडेटा की सही मात्रा निकाली जाती है। स्टेलर साइबर का NDR भी ले सकते हैं नेटवर्क सुरक्षा मौजूदा उपकरणों जैसे NGFW से लॉग के साथ-साथ नेटफ्लो या IPFix से जानकारी। स्टेलर साइबर का इंटरफ्लो मेटाडेटा को डीएचसीपी / डीएनएस ट्रैफिक, होस्ट नाम और डोमेन नाम के लिए लॉग, पहचान प्रदाता (आईडीपी) जैसे एक्टिव डायरेक्ट्री, ऑफिस 365 या ओक्टा के लिए यूजरनेम, थ्रेट इंटेलिजेंस, जियोलोकेशन, और भेद्यता सहित कई जानकारी से समृद्ध करता है। परिणाम स्कैन करें। पूरे नेटवर्क में पार्श्व मैलवेयर आंदोलन की व्यापक दृश्यता महत्वपूर्ण हिस्सा है आईटी सुरक्षा। उद्यम परिधि को पार करने वाले उत्तर / दक्षिण यातायात की निगरानी के अलावा, एनडीआर पूर्व-पश्चिम संचार और / या क्लाउड-आधारित अनुप्रयोगों को रणनीतिक रूप से रखे गए भौतिक या आभासी नेटवर्क सेंसर या एजेंटों / कंटेनरों के माध्यम से सर्वर पर निगरानी रखता है। << कम दिखाएं

स्टेलर साइबर के ओपन एक्सडीआर प्लेटफॉर्म के अतिरिक्त लाभ के रूप में, इंटरनेट सुरक्षा को एक एकीकृत घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली (आईडीएस) एप्लिकेशन द्वारा मशीन लर्निंग से पहले नेटवर्क ट्रैफिक को प्रोसेस करके उच्च-निष्ठा अलर्ट उत्पन्न करने के लिए बढ़ाया जाता है। स्टेलर साइबर का एनडीआर एप्लिकेशन खोज योग्य अनुक्रमित बड़े डेटा के साथ डेटा लेक के माध्यम से रीयल-टाइम डिटेक्शन और थ्रेट हंटिंग/जांच प्रदान करता है। स्टेलर साइबर वास्तविक समय और ऐतिहासिक प्रदर्शन करता है नेटवर्क सुरक्षा पर्यवेक्षित और अप्रकाशित मशीन लर्निंग के साथ-साथ हस्ताक्षर के बिना उन्नत पता लगाने के लिए गहन शिक्षण का लाभ उठाकर विश्लेषण। प्रत्येक एकीकृत पहचान उद्देश्य है- इसके उपयोग के मामले के लिए सही मशीन लर्निंग मॉडल के साथ बनाया गया, न कि सभी संशोधनों के लिए एक मॉडल। स्टेलर साइबर के सुरक्षा शोधकर्ता और डेटा वैज्ञानिकों ने लगातार मौजूदा प्रतिबंधों के सुधार और सुधार के लिए मॉडल तैयार किए हैं।

स्टेलर साइबर के यूजर इंटरफेस में सुधार होता है सुरक्षा विश्लेषण विश्लेषकों द्वारा मशीन सीखने के मॉडल को ट्यून करने के लिए, घटना को लेबल करके या एक विशिष्ट एमएल-चालित पहचान परिणाम को नीचे फेंकने के लिए सक्षम करके। और एनडीआर और मशीन लर्निंग आईडीएस और मालवेयर डिटेक्शन दोनों सहित सभी एकीकृत अनुप्रयोग साइबर किल चेन से जुड़ जाते हैं, उत्पादकता बढ़ाते हैं और प्रशिक्षण समय को कम करते हैं। << कम दिखाएं

बिल्ट-इन डेटा स्ट्रीमिंग ऐप के साथ, डेटा और सुरक्षा डिटेक्शन दोनों को स्प्लंक जैसे मौजूदा एसआईईएम को भेजा जा सकता है। उन्हें ईमेल के माध्यम से रेस्टफुल एपीआई या टिकटिंग टूल के माध्यम से किसी भी कस्टम टूल पर भी भेजा जा सकता है। स्टेलर साइबर में अनुपालन के लिए पूर्व-डिब्बाबंद रिपोर्ट और व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलन योग्य रिपोर्ट दोनों के साथ एक अंतर्निहित, बहुत शक्तिशाली रिपोर्टिंग और अलर्टिंग इंजन है। सक्रिय रूप से सोचते हुए, स्टेलर साइबर के पास एक शक्तिशाली स्वचालित खतरा शिकार एप्लिकेशन है जो बड़ी संख्या में पूर्व-निर्मित थ्रेट हंटिंग लाइब्रेरी के साथ अंतर्निहित है। उदाहरण के लिए, जब किसी अनपेक्षित देश और/या अनपेक्षित समय विंडो से SSH/RDP/FTP जैसे लॉगिन का पता चलता है, तो फ़ायरवॉल कार्रवाई प्रतिक्रिया स्वचालित रूप से ट्रिगर हो सकती है। << कम दिखाएं