TECHNOLOGY

Przepływ

Znormalizowane, wzbogacone dane

Mechanizm Data Fusion, który automatycznie sprawia, że ​​telemetria staje się bardziej wartościowa. Interflow to znormalizowany, wzbogacony model danych, który pozwala: Narzędzia IT i bezpieczeństwa mówić tym samym językiem, dzięki czemu możesz wykrywać i reagować na każde zagrożenie.

następna generacja siem

Dlaczego Interflow?

Surowe dzienniki z Narzędzia IT i bezpieczeństwa nie współdziałają ze sobą.
PCAP jest zbyt ciężki dla Analiza bezpieczeństwa. Netflow to za mało. Interflow rozwiązuje te problemy za pomocą znormalizowanego, wzbogaconego modelu danych zaprojektowanego z myślą o bezpieczeństwie.

Dzięki Interflow Twój zespół ds. bezpieczeństwa jest w stanie:
1. Przestań wykonywać ręczne przetwarzanie danych – Interflow jest tworzony automatycznie
2. Zmniejsz ilość danych – redukcja danych PCAP do Interflow może wynosić do dwóch rzędów wielkości
3. Koreluj między pozornie niepowiązanymi zdarzeniami – standardowe kluczowe wartości ułatwiają korelację
4. Wysoka interpretacja — skróć czas szkolenia analityków dzięki łatwym do zrozumienia danym

Jak To Działa

bezpieczeństwo chmury

Dane są zbierane zewsząd, od integracji i Stellar Cyber ​​Sensors.

bezpieczeństwo chmury
Aplikacja nowej generacji siem

Dane są redukowane i filtrowane w zależności od integracji i czujnika, aby zachować tylko istotne informacje dotyczące bezpieczeństwa.

otwórz xdr

Normalizacja zmusza dane źródłowe do standardowego modelu danych, niezależnie od tego, skąd pochodzą.

otwórz xdr
otwarta zintegrowana aplikacja xdr

Dane są wzbogacane o analizę zagrożeń i inne konteksty zdarzeń, takie jak szczegółowe informacje o zaangażowanych użytkownikach i zasobach.

Aplikacja nowej generacji siem

Wynikowy rekord Interflow jest przechowywany w Data Lake firmy Stellar Cyber ​​w celu analizy.

Aplikacja nowej generacji siem

Widoczność 360°

Analiza bezpieczeństwa

Dlaczego Interflow ma kluczowe znaczenie dla AI

Dane są paliwem dla sztucznej inteligencji. Jeśli jakość danych jest niska, wynikowa sztuczna inteligencja będzie miała słabą wydajność. Jeśli złożoność danych jest wysoka, wynikowa sztuczna inteligencja będzie miała trudności ze skalowaniem. Dlatego Interflow ma kluczowe znaczenie dla AI –
zapewnia jakość danych o zmniejszonej złożoności.