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방법 스텔라 사이버
작품

Stellar Cyber는 린 보안 팀이 다음을 수행할 수 있도록 지원합니다.
단일 플랫폼에서 클라우드, 온프레미스 및 OT 환경을 성공적으로 보호합니다.

5분 안에 플랫폼 탐색

이 대화형 소프트웨어 연습에서는 Stellar Cyber로 환경을 보호하는 것이 얼마나 쉬운지 확인할 수 있습니다.

끝으로 종료 탐지 및 대응

데이터 수집 및 정규화

스텔라 사이버 캔
데이터 수집
보안, IT, 시스템 또는
생산성 제품
배포했습니다.

중앙 집중식 위협 탐지

스텔라 사이버
자동으로 찾아
혼합하여 위협
탐지 능력.

센서 기반 위협 탐지

Stellar Cyber ​​Sensor는 내장된 위협 탐지 기능을 통해 환경의 먼 곳까지 배포할 수 있습니다.

AI 기반 조사

Stellar Cyber는 조사를 완료하는 데 일반적으로 필요한 수동 단계를 제거합니다.

자동 응답

특정 위협이 감지되면 자동으로 실행되는 플레이북을 만듭니다.

인제스트
정규화 Data

Stellar Cyber는 API 기반 커넥터(클라우드 또는 온프레미스) 또는 Syslog와 같은 프로토콜을 통한 스트리밍 로그 소스에서 데이터를 수집합니다. 온프레미스 데이터 소스는 이러한 환경에 연결하기 위해 물리적 또는 가상으로 배포할 수 있는 Stellar Cyber의 센서로 인해 캡처할 수 있습니다. 데이터는 출처에 관계없이 표준 데이터 모델로 정규화됩니다. 소스 IP, 타임스탬프 또는 로그온 유형과 같은 공통 필드는 작업 흐름을 쉽게 만들기 위해 가능한 경우 항상 표준화됩니다. 타사 특정 데이터는 공급업체 데이터 네임스페이스에 보관됩니다. 데이터는 지리적 위치 및 자산 컨텍스트로 보강되어 모든 원격 분석의 가치를 높입니다.

중앙 집중식 위협 탐지

Stellar Cyber는 잠재적인 위협을 근절하기 위해 여러 가지 방법을 사용합니다.

감지기 중심의
위협 탐지

Stellar Cyber의 센서는 클라우드 및 온프레미스 소스에서 로그를 수집할 뿐만 아니라 가시성을 생성하고 네트워크 기반 탐지를 에지에 배포합니다. 센서는 DPI(Deep Packet Inspection), IDS(Intrusion Detection System) 및 Malware Sandbox를 구성 가능한 단일 소프트웨어 패키지로 함께 패키징합니다.

AI 지원 조사

탐지 및 기타 데이터 신호 간의 상관 관계는 관련 데이터 포인트를 자동으로 조합하여 분석가를 지원하는 Graph ML 기반 AI를 통해 발생합니다. AI는 속성, 시간 및 동작 유사성을 기반으로 모든 데이터 소스에서 소싱할 수 있는 개별 이벤트 간의 연결 강도를 결정합니다. 이 AI는 Stellar Cyber에서 생성된 실제 데이터로 훈련되며 운영 노출을 통해 지속적으로 개선됩니다.

자동화
응답

사용자는 플레이북의 컨텍스트, 조건 및 출력에 대해 완전한 사용자 정의가 가능합니다. 플레이북은 전역적으로 또는 테넌트별로 배포할 수 있습니다. 표준 응답을 위해 즉시 사용 가능한 플레이북을 사용하거나 EDR로 다시 조치를 취하거나 웹후크를 호출하거나 단순히 이메일을 보내기 위한 사용자 지정 플레이북을 만드십시오.

우리의 탐험 오픈 XDR 플랫폼

손쉬운 데이터 온보딩 및 관리

위협을 식별하는 데 필요한 데이터가 있는지 확인하는 것은 성공적인 보안 프로그램의 첫 번째 단계입니다. 우리가 어떻게 쉽게 만드는지 확인하십시오.

네트워크 탐지 및 대응 도구

경고 및 사고 작업

경고를 수동으로 조사하는 것은 더 이상 가능하지 않습니다. Stellar Cyber가 어떻게 이전보다 더 빠르게 경고 및 사고를 처리하는지 알아보세요.

엔드포인트 탐지 및 대응 도구

자동화된 위협 추적 및 대응

보이지 않는 위협이 가장 큰 피해를 줄 수 있습니다. Stellar Cyber가 위협 추적 및 대응을 자동화하는 방법을 확인하십시오.

숨겨진 위협을 밝혀내세요

현재 보안 제품의 공백에 숨어 있는 위협을 노출하여 보안을 더욱 어렵게 만듭니다.
귀하의 비즈니스에 해를 끼치는 공격자.

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