Detecteer wat anderen missen - in realtime

Onze geavanceerde AI-engine maakt gebruik van de toonaangevende algoritmen voor machine learning voor verschillende scenario's en bouwt met sterke beveiligingskennis om geavanceerde bedreigingen te detecteren. Het is uw team van virtuele beveiligingsanalisten die de klok rond werken om de onvoorspelbare bedreigingen nauwkeurig in realtime te detecteren en te triage. Hierdoor kunnen uw analisten aanvallen voorblijven die traditionele regelgebaseerde detecties of gewone anomaliedetecties omzeilen.

HOE STELLAR CYBER'S AI WERKT

Hoe Stellar Cyber ​​AI werkt

Sleuteleigenschappen

accuraat

Alert vermoeidheid is een ernstig probleem. Niet elke anomalie is een beveiligingsincident. Beveiligingsanalisten moeten stoppen met het doorzoeken van talloze anomalieën en zich concentreren op de echte bedreigingen. Als fundamenteel voordeel van open uitgebreide detectie en respons (Open XDR), maakt onze geavanceerde AI-engine gebruik van ultramoderne algoritmen voor machine learning om de beste nauwkeurigheid voor detectie te implementeren. Het analyseert tijdreeksen en peergroups met onbewaakt leren, voert complexe gedragsanalyses uit door middel van het modelleren van relaties met Graph ML, en generaliseert bekende aanvalspatronen met begeleid leren. Het correleert ook en bouwt context op met geavanceerde Graph ML, zodat we de aanvallen met hoge prioriteit een rijke context kunnen bieden.

Real Time

Het kan minuten duren voordat hackers uw systeem infiltreren en waardevolle informatie stelen. U hebt virtuele analisten nodig om continu de klok rond te werken en bedreigingen in realtime te detecteren. Onze geavanceerde AI-engines doen in realtime inferentie van machine learning, geven gedetailleerde redenen en zullen acties bij aanvallen of afwijkingen niet vertragen.

Unified

Onze enkele geavanceerde AI-engine drijft de Open XDR-technologie van Stellar Cyber ​​aan en werkt na normalisatie op verschillende gegevensbronnen, ongeacht gegevenstypen zoals logboeken of netwerkverkeer. Wanneer een nieuwe gegevensbron wordt ingenomen, worden alle bestaande detecties direct toegepast. Onze machine learning kan bijvoorbeeld gebruikersgedragsanalyses uitvoeren op basis van gedragsgegevens uit verschillende gegevensbronnen. Inferentie op basis van machine learning is standaard ingebed in onze gegevensverwerkingspijplijn zonder dat gegevens naar buiten hoeven te worden verzonden. 

Adaptieve

Elke omgeving is anders en de context is belangrijk om geluiden te verminderen. Onze ML-engine leert voortdurend van uw omgeving en past zich eraan aan om afwijkingen met een lage prioriteit te verminderen. Onze ML-engine maakt gebruik van geavanceerd adaptief leren en werkt samen met uw beveiligingsanalisten om de resultaten te personaliseren op basis van hun voorkeuren door beperkte feedback te ontvangen, en leert anomalieën die door hen zijn geverifieerd.

Uitlegbaar en uitvoerbaar

Het uiteindelijke doel van detectie is om actie te ondernemen om aanvallen te stoppen en uw omgeving veilig te houden. We begrijpen dat het nemen van maatregelen een serieuze beslissing is; beveiligingsanalisten moeten de situatie volledig begrijpen om een ​​weloverwogen beslissing te kunnen nemen over wat de beste actie is. Met de nieuwste verklaarbare AI, in plaats van een zwarte doos te zijn, hebben we onze geavanceerde AI-engine gebouwd om mensvriendelijk bewijs en gemakkelijk te verteren details van ML-modellen te leveren om de besluitvorming te vergemakkelijken. Daarmee kunnen beveiligingsanalisten gemakkelijk de redenen en het bewijs voor elke detectie begrijpen om een ​​aanval met veel vertrouwen te blokkeren zonder per ongeluk beschermde gebruikers of applicaties te onderbreken.