Wykrywaj, czego brakuje innym - w czasie rzeczywistym

Nasz zaawansowany silnik AI wykorzystuje wiodące w branży algorytmy uczenia maszynowego w różnych scenariuszach i opiera się na silnej wiedzy o bezpieczeństwie, aby wykrywać zaawansowane zagrożenia. To Twój zespół wirtualnych analityków bezpieczeństwa pracujących przez całą dobę, aby dokładnie wykrywać i segregować nieprzewidziane zagrożenia w czasie rzeczywistym. Pozwala to analitykom wyprzedzić ataki, które omijają tradycyjne metody wykrywania oparte na regułach lub zwykłe wykrywanie anomalii.

JAK DZIAŁA AI STELLAR CYBER

Jak działa Stellar Cyber ​​AI

Cechy charakterystyczne

Dokładny

Alert Zmęczenie to poważny problem. Nie każda anomalia jest incydentem bezpieczeństwa. Analitycy bezpieczeństwa powinni przestać przeszukiwać niezliczone anomalie i skupić się na prawdziwych zagrożeniach. Podstawową zaletą otwartego rozszerzonego wykrywania i reagowania (Open XDR) jest nasz zaawansowany silnik sztucznej inteligencji, który wykorzystuje najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego, aby zapewnić najlepszą dokładność wykrywania. Analizuje szeregi czasowe i grupy rówieśnicze z uczeniem się bez nadzoru, przeprowadza złożoną analizę zachowania poprzez modelowanie relacji z Graph ML i uogólnia znane wzorce ataków z uczeniem nadzorowanym. Ponadto koreluje i buduje kontekst z zaawansowanym Graph ML, dzięki czemu możemy przedstawić ataki o wysokim priorytecie z bogatym kontekstem.

Real Time

Hakerzy mogą zinfiltrować Twój system i wykraść cenne informacje. Potrzebujesz wirtualnych analityków do ciągłej pracy przez całą dobę i wykrywania zagrożeń w czasie rzeczywistym. Nasze zaawansowane silniki sztucznej inteligencji wnioskują w czasie rzeczywistym z uczenia maszynowego, podają szczegółowe przyczyny i nie opóźniają działań związanych z atakami lub anomaliami.

Ujednolicone

Nasz pojedynczy zaawansowany silnik AI napędza technologię Open XDR Stellar Cyber ​​i działa na różnych źródłach danych po normalizacji, niezależnie od typów danych, takich jak dzienniki lub ruch sieciowy. Po pozyskaniu nowego źródła danych wszystkie istniejące wykrycia zostaną bezpośrednio zastosowane. Na przykład nasze systemy uczące się mogą przeprowadzać analizę zachowań użytkowników na podstawie danych o zachowaniu z różnych źródeł danych. Wnioskowanie z uczenia maszynowego jest natywnie osadzone w naszym potoku przetwarzania danych bez konieczności wysyłania danych na zewnątrz. 

Adaptacyjne

Każde środowisko jest inne, a kontekst jest ważny, aby zmniejszyć hałas. Nasz silnik ML nieustannie uczy się od Twojego środowiska i dostosowuje się do niego, aby zredukować anomalie o niskim priorytecie. Nasz silnik ML wykorzystuje zaawansowane uczenie adaptacyjne i współpracuje z analitykami bezpieczeństwa w celu personalizacji wyników w oparciu o ich preferencje poprzez otrzymywanie ograniczonych informacji zwrotnych i uczy się zweryfikowanych przez nich anomalii.

Wyjaśnione i możliwe do podjęcia działań

Ostatecznym celem wykrywania jest podjęcie działań w celu powstrzymania ataków i ochrony środowiska. Rozumiemy, że podjęcie działań to poważna decyzja; Analitycy bezpieczeństwa muszą w pełni zrozumieć sytuację, aby podjąć świadomą decyzję, jakie działania należy podjąć. Dzięki najnowszej możliwej do wyjaśnienia sztucznej inteligencji, zamiast być czarną skrzynką, budujemy nasz zaawansowany silnik sztucznej inteligencji, aby zapewnić przyjazne dla człowieka dowody i łatwe do przyswojenia szczegóły z modeli ML, aby ułatwić podejmowanie decyzji. Dzięki temu analitycy bezpieczeństwa mogą łatwo zrozumieć przyczyny i dowody każdego wykrycia, aby z dużą pewnością zablokować atak, nie przerywając omyłkowo chronionych użytkowników lub aplikacji.