ステラサイバー
マルチレイヤーAI™

このアーキテクチャは、脅威を検出し、信号を接続して調査を加速し、対応を自動化します。シームレスで統合されたプラットフォーム内で、即時の結果が得られるように完全に事前構成されており、より高速かつスマートです。

 

データ、検出、対応を統合 Stellar Cyber​​のMulti-Layer AI™オールインワンフルサイクルプラットフォーム

検出AI

ルールや手動による脅威検出方法への依存を排除​​するように設計された機械学習およびディープラーニング モデル。

相関AI

GraphML は、一見無関係なアラートとイベントを結び付け、人間の目では検出できない攻撃を自動的に表面化します。

LLM主導のAI

会話型 GenAI は仮想調査アシスタントとして機能し、調査の完了に伴う複雑さを軽減します。

エージェントAI

エージェント AI 駆動型プレイブックとアナリスト制御により、セキュリティ運用を適応、対応、拡張できます。

検出AI

教師あり機械学習検出を使用して、見つけにくい既知の不正なソースを特定します。Stellar Cyber​​ のセキュリティ研究チームは、公開されているデータセットまたは内部で生成されたデータセットに基づいてモデルを開発し、フリート全体でモデルのパフォーマンスを継続的に監視します。

未知の脅威やゼロデイ脅威は、教師なし機械学習技術を使用して発見されます。これらのモデルは、脅威を示す異常な動作を探します。これらのモデルは、顧客ごと/テナントごとに数週間にわたってベースラインを作成します。

相関AI

検出とその他のデータ シグナル間の相関関係は、関連するデータ ポイントを自動的に組み立てることでアナリストを支援する GraphML ベースの AI によって生成されます。AI は、プロパティ、時間、動作の類似性に基づいて、任意のデータ ソースから取得できる個別のイベント間の接続強度を決定します。この AI は、Stellar Cyber​​ によって生成された実際のデータに基づいてトレーニングされ、運用上の露出によって継続的に改善されています。

LLM主導のAI調査

AI Investigator は、アナリストの質問に即座に回答することで複雑な脅威分析を高速化し、アナリストの判断回数を 10 日あたり 100 ~ 400 回に減らし、脅威への対応時間を最大 12% 短縮します。たとえば、アナリストは「午前 9 時から午前 XNUMX 時の間にデータがエクスポートされたすべてのインシデントを表示」や「ロシアのドメインに送信されたメールはどれですか」と質問できます。

エージェント型AI搭載
自動トリアージ

ユーザーは、プレイブックのコンテキスト、条件、そして結果を完全に制御できます。GenAI搭載のデジタルワーカーによって、プレイブックはグローバルまたはテナントごとに展開でき、Agentic AIが適応型レスポンスを実現します。標準アクションには組み込みのプレイブックを使用するか、EDRレスポンスのトリガー、Webhookの呼び出し、メールの送信など、カスタムプレイブックを簡単に作成できます。これらはすべて、インテリジェントな自動化によって実現されます。

顧客とアナリストの意見。

持って来る 隠れた脅威
光へ

現在のセキュリティ製品が残した隙間に潜む脅威を明らかにし、攻撃者がビジネスに損害を与えることを困難にします。
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