पता लगाएँ कि दूसरों को क्या याद आती है - वास्तविक समय में

हमारा उन्नत एआई इंजन विभिन्न परिदृश्यों के लिए उद्योग की अग्रणी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाता है और परिष्कृत खतरों का पता लगाने के लिए मजबूत सुरक्षा ज्ञान के साथ बनाता है। यह वास्तविक समय में सटीक खतरों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए घड़ी के आसपास काम करने वाले आभासी सुरक्षा विश्लेषकों की आपकी टीम है। यह आपके विश्लेषकों को उन हमलों से आगे रहने की अनुमति देता है जो पारंपरिक नियम-आधारित प्रतिबंधों या साधारण विसंगतियों को दूर करते हैं।

HOW STELLAR CYBER'S AI काम करता है

स्टेलर साइबर एआई कैसे काम करता है

मुख्य गुण

Accurate, सटीक

चेतावनी थकान एक गंभीर समस्या है। हर विसंगति एक सुरक्षा घटना नहीं है। सुरक्षा विश्लेषकों को अनगिनत विसंगतियों से गुजरना बंद करना चाहिए और वास्तविक खतरों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। ओपन एक्सटेंडेड डिटेक्शन एंड रिस्पॉन्स (ओपन एक्सडीआर) के मूलभूत लाभ के रूप में, हमारे उन्नत एआई इंजन का पता लगाने के लिए सर्वोत्तम सटीकता को लागू करने के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का लाभ उठाते हैं। यह समयबद्ध श्रृंखला और सहकर्मी समूहों के साथ अप्रशिक्षित शिक्षण का विश्लेषण करता है, ग्राफ़ एमएल के साथ मॉडलिंग संबंधों के माध्यम से जटिल व्यवहार विश्लेषण करता है, और पर्यवेक्षित सीखने के साथ ज्ञात हमले पैटर्न को सामान्य करता है। यह उन्नत ग्राफ़ एमएल के साथ संदर्भ को सहसंबंधित और निर्मित भी करता है, ताकि हम समृद्ध संदर्भ के साथ उच्च प्राथमिकता वाले हमलों को प्रस्तुत कर सकें।

रीयल टाइम

हैकर्स को आपके सिस्टम में घुसपैठ करने और बहुमूल्य जानकारी चुराने में मिनट लग सकते हैं। आपको घड़ी के आसपास लगातार काम करने और वास्तविक समय में खतरों का पता लगाने के लिए आभासी विश्लेषकों की आवश्यकता होती है। हमारे उन्नत एआई इंजन वास्तविक समय में मशीन लर्निंग इन्वेंशन करते हैं, विस्तृत कारण प्रदान करते हैं और किसी भी हमले या विसंगतियों पर कार्रवाई में देरी नहीं करेंगे।

संयुक्त

हमारी एकल उन्नत एआई इंजन शक्तियां स्टेलर साइबर की ओपन एक्सडीआर तकनीक है और लॉग या नेटवर्क ट्रैफ़िक जैसे डेटा प्रकारों की परवाह किए बिना सामान्यीकरण के बाद विभिन्न डेटा स्रोतों पर काम करती है। जब एक नया डेटा स्रोत निगला जाता है, तो सभी मौजूदा डिटेक्ट्स को सीधे लागू किया जाएगा। उदाहरण के लिए, हमारी मशीन लर्निंग विभिन्न डेटा स्रोतों से व्यवहार डेटा के आधार पर उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण कर सकती है। मशीन लर्निंग इंट्रेंस मूल रूप से हमारे डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन में अंतर्निहित है ताकि बाहर डेटा भेजने की आवश्यकता न हो। 

अनुकूली

हर वातावरण अलग है, और शोर को कम करने के लिए संदर्भ महत्वपूर्ण है। हमारा एमएल इंजन आपके पर्यावरण से लगातार सीख रहा है और कम प्राथमिकता वाली विसंगतियों को कम करने के लिए इसे अपना रहा है। हमारा एमएल इंजन उन्नत अनुकूली सीखने का लाभ उठाता है और सीमित प्रतिक्रिया प्राप्त करके अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर परिणामों को निजीकृत करने के लिए आपके सुरक्षा विश्लेषकों के साथ काम करता है, और उनके द्वारा सत्यापित विसंगतियों को सीखता है।

समझाने योग्य और कार्य करने योग्य

पता लगाने के लिए अंतिम लक्ष्य हमलों को रोकने और अपने पर्यावरण को सुरक्षित रखने के लिए कार्रवाई करना है। हम समझते हैं कि कार्रवाई करना एक गंभीर निर्णय है; सुरक्षा विश्लेषकों को स्थिति के बारे में पूरी तरह से समझने की जरूरत है कि एक निर्णय लेने के लिए सबसे अच्छी कार्रवाई क्या है। नवीनतम व्याख्या करने योग्य AI के साथ, एक ब्लैक बॉक्स होने के बजाय, हम निर्णय लेने में आसानी के लिए मानव-अनुकूल साक्ष्य और एमएल मॉडल से आसानी से पचाने वाले विवरण प्रदान करने के लिए अपने उन्नत AI इंजन का निर्माण करते हैं। इसके साथ, सुरक्षा विश्लेषकों को किसी भी पता लगाने के लिए कारणों और सबूतों को आसानी से समझ सकते हैं ताकि सुरक्षित उपयोगकर्ताओं या अनुप्रयोगों को गलत तरीके से बाधित किए बिना उच्च आत्मविश्वास के साथ एक हमले को अवरुद्ध कर सकें।