7 motivos para ampliar seu legado SIEM (Em vez de substituí-lo)
Legado SIEMAs empresas de segurança são fundamentais para as operações de segurança corporativa, mas enfrentam dificuldades com a velocidade das ameaças atuais, os ambientes nativos da nuvem e o volume excessivo de alertas que sobrecarregam os analistas. Em vez de se submeterem a projetos de substituição dispendiosos e disruptivos, SIEM A ampliação oferece um caminho mais rápido para a modernização através de Open XDR Plataformas que melhoram a precisão da detecção, ampliam a visibilidade e reduzem a fadiga de alertas, ao mesmo tempo que protegem os investimentos em infraestrutura existentes.
Sua SIEM Coleta registros fielmente. Atende aos requisitos de conformidade. Mas será que impede as ameaças modernas? A verdade incômoda que os arquitetos de segurança enfrentam é que os sistemas legados... SIEM Plataformas projetadas para defesas baseadas em perímetro falham contra adversários que exploram configurações incorretas na nuvem, vulnerabilidades de identidade e pontos cegos na tecnologia operacional. Equipes de segurança de médio porte enfrentam ameaças de nível empresarial com orçamentos limitados, tornando a decisão entre aumentar ou substituir a infraestrutura existente particularmente crítica.
A violação de dados públicos nacionais expôs potencialmente 2.9 bilhões de registros ao longo de 2024. O ataque de ransomware à Change Healthcare interrompeu serviços médicos, afetando mais de 100 milhões de registros de pacientes. O vazamento massivo de credenciais em junho de 2025 expôs 16 bilhões de credenciais de login compiladas a partir de anos de campanhas de malware de roubo de informações. Esses incidentes compartilham características comuns que expõem fragilidades fundamentais nas abordagens de segurança tradicionais.
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Por que a ampliação supera a substituição na modernização? SIEM
Quando seu SIEM Conforme demonstra sua idade, o senso comum sugere a substituição. Esse caminho leva a implantações de seis meses, interrupção operacional e retorno do investimento adiado. SIEM A ampliação adota uma abordagem diferente, estendendo, em vez de eliminar, as plataformas existentes.
O argumento econômico se mostra convincente para organizações que operam com restrições orçamentárias. SIEM A substituição exige meses de migração de dados, recriação de regras de correlação e treinamento de analistas, enquanto o monitoramento de segurança fica comprometido. A ampliação preserva o conhecimento institucional incorporado nas regras e fluxos de trabalho existentes, ao mesmo tempo que adiciona recursos que as plataformas legadas não conseguem oferecer.
Tradicional SIEMAs plataformas de última geração se destacam na agregação de logs e na geração de relatórios de conformidade. Porém, apresentam dificuldades na correlação de ameaças em tempo real em ambientes híbridos. Por que descartar o que funciona? Estratégias de ampliação posicionam plataformas de última geração lado a lado com sistemas legados. SIEMs, permitindo que cada uma desempenhe sua função ideal, enquanto a camada moderna lida com detecção avançada de ameaças, triagem automatizada e correlação entre domínios.
Organizações que implementam estratégias de aumento de capacidade relatam melhorias operacionais imediatas. Uma equipe de segurança municipal substituiu completamente o Splunk depois que a abordagem de aumento de capacidade da Stellar Cyber reduziu os custos em 50%, processando informações críticas em minutos em vez de horas. A transição começou com o aumento de capacidade, demonstrando valor antes da migração completa.
Os 7 melhores definitivos SIEM Razões para o aumento
1. A triagem de alertas orientada por IA elimina o esgotamento profissional dos analistas.
A fadiga de alertas representa a assassina silenciosa dos centros de operações de segurança. Os analistas enfrentam milhares de notificações diárias, com taxas de falsos positivos que frequentemente ultrapassam 40%. Tradicional SIEMOs sistemas geram alertas com base em regras rígidas que não conseguem se adaptar às nuances específicas de cada ambiente nem distinguir ameaças reais de anomalias operacionais.
Quanto tempo seus analistas desperdiçam validando alertas que não levam a lugar nenhum? Estudos mostram que as equipes de segurança gastam quase 30% do seu tempo investigando alertas de baixo valor decorrentes do crescente volume de dados. Essa sobrecarga operacional cria lacunas perigosas, permitindo que ameaças reais passem despercebidas enquanto os analistas investigam o décimo quinto falso positivo do seu turno.
A triagem orientada por IA transforma essa equação por meio da pontuação de risco automatizada que aplica múltiplos fatores contextuais. Modelos de aprendizado de máquina analisam a criticidade dos ativos, padrões de comportamento do usuário, indicadores de inteligência de ameaças e contexto ambiental para gerar pontuações de risco compostas. O ataque à Change Healthcare em 2024, que explorou um único servidor sem autenticação multifatorial, demonstra como os invasores visam as lacunas criadas quando os analistas deixam passar alertas críticos em meio ao ruído.
A IA multicamadas da Stellar Cyber emprega tanto aprendizado de máquina supervisionado, treinado em padrões de ameaças conhecidos, quanto algoritmos não supervisionados que identificam anomalias estatísticas no comportamento da rede e do usuário. Essa abordagem dupla garante cobertura abrangente contra ameaças documentadas e métodos de ataque até então desconhecidos. Implementações de ponta relatam redução da carga de trabalho dos analistas em 80 a 90% por meio de triagem automatizada eficaz.
O processo de triagem começa com o enriquecimento automatizado, que reúne contexto adicional sobre eventos de segurança a partir de fontes de dados internas e externas. Esse enriquecimento inclui informações de identidade do usuário, dados de vulnerabilidade de ativos, detalhes da topologia da rede e atualizações recentes de inteligência contra ameaças. Mecanismos de análise comportamental comparam as atividades atuais com as linhas de base estabelecidas para usuários, dispositivos e aplicativos.
2. A correlação automatizada de casos conecta narrativas de ataques.
Tradicional SIEMOs sistemas apresentam alertas como eventos isolados. Os analistas reconstroem manualmente as cronologias dos ataques, correlacionando eventos em vários consoles e fontes de dados. Essa abordagem fragmentada atrasa a identificação de ameaças e permite que atacantes sofisticados concluam seus objetivos antes que os defensores compreendam a dimensão total do problema.
A IA de correlação baseada em GraphML representa uma mudança fundamental na forma como as plataformas de segurança identificam relações entre eventos de segurança aparentemente não relacionados. Em vez de apresentar aos analistas milhares de alertas individuais, os mecanismos de correlação reúnem automaticamente pontos de dados relacionados em incidentes abrangentes que revelam narrativas de ataques.
A campanha Salt Typhoon de 2024 demonstrou como os atacantes exploram vulnerabilidades de integração, comprometendo nove empresas de telecomunicações dos EUA por meio de sofisticados ataques multivetoriais. SIEMA dificuldade em correlacionar atividades em diferentes estágios de ataque permite que agentes maliciosos operem sem serem detectados por longos períodos.
A abordagem da Stellar Cyber utiliza a tecnologia GraphML para identificar relações por meio de similaridades de propriedades, temporais e comportamentais. Essa IA é treinada com dados do mundo real e aprimora-se continuamente com a exposição operacional. O sistema pode reduzir a carga de trabalho dos analistas em várias ordens de magnitude, convertendo milhares de alertas em centenas de casos gerenciáveis por dia.
Por que a correlação é tão importante? O framework MITRE ATT&CK documenta mais de 200 técnicas de ataque em 14 categorias táticas. Uma defesa eficaz exige a detecção de padrões que abrangem múltiplas técnicas e camadas de infraestrutura. O ataque ao Sepah Bank em março de 2025 demonstrou como os atacantes combinam diversas técnicas do ATT&CK para atingir seus objetivos. Os agentes de ameaças utilizaram métodos de acesso inicial para estabelecer posições de domínio, implantaram técnicas de coleta de credenciais para escalar privilégios e empregaram táticas de exfiltração de dados para roubar 42 milhões de registros de clientes.
A IA de correlação resolve o principal desafio enfrentado por equipes de segurança enxutas, eliminando a proliferação de ferramentas e a fadiga de alertas. Quando a inteligência de ameaças opera como um componente integrado da plataforma de operações de segurança, os analistas acessam o contexto relevante imediatamente, sem precisar alternar entre várias ferramentas ou correlacionar dados de fontes distintas.
3. Visibilidade ampliada em domínios de nuvem, OT e identidade
Legado SIEM As arquiteturas foram projetadas para modelos de segurança de perímetro locais. Elas coletam quantidades massivas de dados de log sem filtragem inteligente, e os mecanismos de processamento têm dificuldades com as demandas de análise em tempo real em ambientes nativos da nuvem, sistemas de tecnologia operacional e infraestrutura de identidade.
As equipes de segurança implementam soluções pontuais para lidar com ameaças específicas. O EDR protege os endpoints. A segurança de rede monitora o fluxo de tráfego. As plataformas de segurança em nuvem protegem a infraestrutura virtual. Os sistemas de gerenciamento de identidade controlam as permissões de acesso. Cada ferramenta opera isoladamente. Os invasores exploram as brechas entre essas camadas de defesa.
O que acontece quando a visibilidade termina no perímetro do data center? O ataque ao oleoduto Colonial em 2021 demonstrou que o ransomware direcionado à infraestrutura de TI pode paralisar completamente operações críticas de energia, afetando o fornecimento de combustível em toda a região leste dos Estados Unidos. O ataque foi bem-sucedido em parte porque os ambientes de tecnologia operacional (OT) careciam de monitoramento de segurança adequado integrado às operações de segurança corporativa.
Os ambientes de nuvem exigem monitoramento contínuo, pois os recursos escalam dinamicamente e as configurações mudam constantemente. O monitoramento de segurança tradicional opera com base em varreduras agendadas e análises periódicas de logs. A visibilidade da nuvem abrange insights em tempo real sobre todos os ativos, atividades e conexões em ambientes multicloud completos.
A convergência de TI/TO cria desafios de integração que vão muito além da compatibilidade técnica. Considere apenas os ciclos de vida dos sistemas. A TI renova o hardware a cada 3 a 5 anos, enquanto os equipamentos de TO geralmente funcionam por 15 a 25 anos. Os cronogramas de aplicação de patches refletem essa disparidade. A TI aplica atualizações de segurança mensais, enquanto os sistemas de TO recebem atualizações apenas durante as janelas de manutenção planejadas.
Stellar Cyber's Open XDR A plataforma resolve essas lacunas de visibilidade normalizando dados de diversas fontes e aplicando análises baseadas em IA para detectar ameaças em toda a superfície de ataque. O modelo de dados Interflow da plataforma permite que as ferramentas de TI e segurança se comuniquem usando uma linguagem comum, possibilitando a detecção e a resposta a todas as ameaças, independentemente de sua origem.
Os recursos de Detecção e Resposta de Rede (NDR) oferecem visibilidade incomparável, combinando a captura de pacotes brutos com logs de NGFW, NetFlow e IPFix de diversas fontes. Isso inclui switches físicos e virtuais, contêineres, servidores e ambientes de nuvem pública. A aplicação de IA em SIEM Descobre rapidamente pontos cegos em redes e extrai registros de segurança de ambientes de difícil acesso.
Ameaças baseadas em identidade representam um vetor de ataque crescente. Os relatórios DBIR da Verizon de 2024 e 2025 indicam que 70% das violações agora começam com credenciais roubadas. Detecção e Resposta a Ameaças de Identidade (IDR)ITDREssas funcionalidades monitoram o comportamento do usuário, detectam atividades anômalas e respondem a ataques baseados em identidade que contornam as defesas de perímetro tradicionais.
4. O enriquecimento da inteligência de ameaças fornece contexto instantâneo.
Os eventos de segurança brutos carecem do contexto necessário para uma tomada de decisão rápida. Quando um alerta é acionado, os analistas precisam pesquisar manualmente endereços IP, domínios, hashes de arquivos e comportamentos de usuários para determinar a legitimidade da ameaça. Essa sobrecarga investigativa atrasa os tempos de resposta e consome a valiosa atenção dos analistas.
As equipes de segurança enfrentam mais de 35,000 novas amostras de malware diariamente. Agentes estatais implantam exploits de dia zero projetados especificamente para burlar os controles de segurança tradicionais. A violação de dados públicos nacionais de 2024 expôs potencialmente 2.9 bilhões de registros, demonstrando como os invasores exploram sistematicamente as lacunas na visibilidade das ameaças.
O enriquecimento de dados transforma dados brutos de segurança em informações úteis, adicionando contextos relevantes e não relevantes a eventos. Eventos de segurança podem ser enriquecidos com informações contextuais provenientes de diretórios de usuários, ferramentas de inventário de ativos, ferramentas de geolocalização, bancos de dados de inteligência de ameaças de terceiros e diversas outras fontes.
A plataforma de inteligência de ameaças da Stellar Cyber agrega perfeitamente feeds de inteligência de ameaças comerciais, de código aberto, governamentais e proprietárias, incluindo Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish e PhishTank. Essa integração aprimora as capacidades de detecção e resposta, correlacionando as atividades detectadas com padrões de ataque conhecidos e indicadores de comprometimento.
A detecção de ameaças é significativamente aprimorada com o uso de enriquecimento em tempo real. O contexto de negócios e de inteligência de ameaças pode ser usado para aprimorar as análises de detecção, melhorando a SIEMA capacidade do sistema de identificar ameaças. Ele também pode aumentar a pontuação de risco de uma ameaça, priorizando as ameaças de maior risco para investigação.
Na busca por ameaças e na resposta a incidentes, o contexto adicional fornecido pelo enriquecimento de dados permite uma investigação e ação rápidas. Por exemplo, o contexto adicional de um feed de inteligência de ameaças pode identificar um anexo de e-mail como um arquivo malicioso conhecido. Outro exemplo utiliza a criticidade de ativos. Ao identificar a criticidade de determinados componentes da infraestrutura, é possível priorizar a investigação de ameaças a essa infraestrutura crítica.
O vazamento de dados da AT&T em 2025, que afetou 31 milhões de clientes, exemplifica a importância da visibilidade completa na nuvem e da inteligência contra ameaças. Os invasores acessaram vários sistemas na nuvem ao longo do tempo, mas as organizações com visibilidade completa puderam rastrear o caminho do ataque e identificar rapidamente todos os recursos afetados.
5. Manuais de Resposta Integrada Aceleram a Contenção
Após analisar os registros e identificar atividades de alto risco, o tradicional SIEMBasta enviar um alerta ao analista correspondente. O sucesso de um MSSP é definido não apenas pela habilidade do analista, mas também pela eficiência. Os manuais de resposta automatizada consistem em fluxos de trabalho predefinidos que são acionados quando incidentes específicos ocorrem.
Considere um SIEM O mecanismo detecta uma sequência de tentativas de senha incorretas seguidas por um login bem-sucedido. Isso indica um ataque de força bruta. SIEM A ferramenta está configurada para responder primeiro desconectando o dispositivo e, em seguida, desativando o usuário. Se a desativação do usuário falhar, o administrador será notificado. Se for bem-sucedida, o usuário receberá um alerta por SMS.
Esses manuais reduzem significativamente o Tempo Médio de Resposta (MTTR), que quantifica a velocidade das ações de contenção e remediação após a confirmação da ameaça. Os processos tradicionais de resposta a incidentes geram atrasos quando é necessária a coordenação manual entre várias ferramentas de segurança.
A orquestração de respostas por meio de fluxos de trabalho automatizados representa o benefício operacional mais tangível do TDIR. Os fluxos de trabalho de segurança incorporam políticas e procedimentos organizacionais em fluxos de trabalho executáveis que podem responder a ameaças confirmadas imediatamente, sem a necessidade de intervenção humana.
Os playbooks com IA da Stellar Cyber oferecem aos usuários controle total sobre o contexto, as condições e os resultados. Os playbooks podem ser implementados globalmente ou por locatário, com a IA permitindo respostas adaptativas. Os usuários utilizam playbooks integrados para ações padrão ou criam playbooks personalizados para acionar respostas de EDR, chamar webhooks ou enviar e-mails.
Os playbooks eficazes equilibram a automação com a supervisão humana, proporcionando recursos de resposta imediata e, ao mesmo tempo, preservando as oportunidades para a intervenção da equipe de segurança quando necessário. Playbooks totalmente automatizados lidam com ameaças rotineiras, como variantes conhecidas de malware ou tentativas óbvias de força bruta. Playbooks semiautomatizados executam ações iniciais de contenção imediatamente, enquanto alertam os analistas de segurança para obterem orientações adicionais em investigações complexas.
O processo de desenvolvimento do playbook exige uma análise cuidadosa da tolerância ao risco da organização e dos requisitos operacionais. A automação agressiva pode conter ameaças rapidamente, mas pode interromper atividades comerciais legítimas se configurada incorretamente. A automação conservadora reduz os falsos positivos, mas pode dar mais tempo para que as ameaças se proliferem.
Organizações que implementam respostas automatizadas relatam uma melhoria de 20 vezes no tempo de resposta a incidentes. Muitos eventos que os analistas gerenciam diariamente são tarefas repetitivas, portanto, a automação dessas tarefas proporciona uma redução significativa no MTTR (Tempo Médio para Reparo). Os parceiros enfatizam que a integração de inteligência de ameaças simplifica os procedimentos de tomada de decisão e resposta.
6. Os copilotos da GenAI transformam a produtividade dos analistas
Os analistas de segurança enfrentam investigações complexas que exigem conhecimento especializado em linguagens de consulta, frameworks de ameaças e interfaces específicas de ferramentas. Essa barreira de especialização limita a eficácia dos analistas juniores e cria gargalos durante cenários de ataques de grande volume.
O setor de cibersegurança está perigosamente sobrecarregado, com uma escassez de pessoal altamente qualificado. Para aqueles que já estão treinados e atuando na área, os alertas constantes podem levá-los perigosamente perto da exaustão. Tradicional SIEM Os sistemas exigem um grande número de funcionários treinados para verificar alertas e solucionar problemas.
A funcionalidade de copiloto do GenAI transforma a maneira como os analistas interagem com as plataformas de segurança por meio de interfaces conversacionais baseadas em IA generativa. Os profissionais de segurança podem fazer perguntas em linguagem natural, como "Mostre-me todos os incidentes de viagem impossíveis entre meia-noite e 4h da manhã" ou "Quais e-mails foram enviados para domínios na Rússia?", em vez de construir consultas complexas em bancos de dados.
Essa funcionalidade democratiza a busca por ameaças, permitindo que analistas menos experientes conduzam investigações sofisticadas. O AI Investigator da Stellar Cyber acelera a análise de ameaças complexas, fornecendo respostas instantâneas às perguntas dos analistas, reduzindo ainda mais o número de decisões a serem tomadas para 10 a 100 por dia e diminuindo o tempo de resposta a ameaças em até 400%.
O ritmo de avanço que a IA está apresentando atualmente gera ainda mais otimismo. A capacidade de traduzir conjuntos de regras complexas e o gerenciamento de ameaças em linguagem simples é um aspecto da IA. SIEM Isso poderia ajudar a preencher a lacuna de conhecimento que atualmente ameaça setores inteiros da indústria.
Os copilotos da GenAI fornecem orientação para ajudar os analistas a compreender o potencial impacto organizacional de um evento. Eles aceleram a descoberta de insights com análises de ameaças, resumos, hipóteses e mitigação baseadas em IA. Isso economiza horas em relatórios de segurança para a liderança e permite que ela se concentre em tarefas de alto valor que reduzem o MTTD (Tempo Médio para Detecção) e o MTTR (Tempo Médio para Reparo).
Organizações que utilizam o Security Copilot relatam uma redução de 30% no tempo médio de resolução de incidentes. Da fadiga de alertas à defesa proativa, a IA generativa pode transformar organizações, melhorando drasticamente a eficácia e a eficiência das operações de segurança.
A GenAI ajuda os analistas a priorizar alertas, correlacionando informações sobre ameaças e revelando atividades relacionadas que podem não acionar um alerta tradicional. Ela gera resumos rápidos de incidentes para que as equipes possam começar a agir mais rapidamente, orienta investigações com contexto e evidências passo a passo e automatiza tarefas rotineiras de resposta, como contenção e remediação, por meio de fluxos de trabalho baseados em IA.
7. MTTR mais rápido por meio de operações unificadas
O Tempo Médio para Detecção (MTTD) e o Tempo Médio para Resposta (MTTR) representam duas métricas-chave que demonstram SOC Eficiência e eficácia. O risco e a exposição a qualquer ameaça cibernética podem ser reduzidos significativamente com a melhoria desses indicadores.
Por que os tempos de resposta são tão importantes? Quanto mais tempo os invasores mantiverem acesso a sistemas comprometidos, mais danos causarão. A exposição prolongada a ameaças cibernéticas resulta em tempo de inatividade prolongado, perda de dados confidenciais e danos à reputação. Um MTTR (Tempo Médio para Reparo) menor indica que as equipes de segurança estão se tornando mais ágeis na detecção e resposta a ameaças, reduzindo os danos potenciais.
Parceiros da Stellar Cyber relataram que o aprendizado de máquina no Open XDR A plataforma proporciona uma redução de 8 vezes no tempo de detecção. Mais notavelmente, o aprendizado de máquina abrange múltiplos vetores de ameaça para fornecer eventos claros, concisos e correlacionados. SOC analistas usando SIEMEles dedicam uma quantidade significativa de tempo a determinar se os alertas são falsos positivos e se alertas individuais estão relacionados a outros.
O estudo também mostrou que a automação proporciona uma melhoria de 20 vezes no tempo de resposta dos parceiros a incidentes. Os parceiros enfatizaram que a integração da inteligência de ameaças simplifica significativamente os procedimentos de tomada de decisão e resposta. Quando dados essenciais eram incluídos no evento, eles conseguiam responder sem precisar acessar vários consoles.
Operações de segurança unificadas por meio de Open XDR Abordar o desafio enfrentado por equipes de segurança enxutas, fornecendo visibilidade abrangente e recursos de resposta em uma única interface de gerenciamento. Essa integração resolve o principal problema da proliferação de ferramentas e da sobrecarga de alertas.
As abordagens tradicionais exigem que os analistas alternem entre vários consoles durante as investigações. O contexto crítico se perde na tradução entre plataformas. A coordenação da resposta fica prejudicada quando as ferramentas não conseguem se comunicar efetivamente entre si. Esses desafios de integração multiplicam a complexidade operacional.
A combinação de inteligência de ameaças abrangente com operações de segurança integradas cria efeitos de multiplicação de força que permitem que pequenas equipes de segurança se defendam com eficácia contra ameaças de nível empresarial. Impulsionado por IA SOC As funcionalidades aprimoram essa integração aplicando aprendizado de máquina a dados combinados de todas as ferramentas de segurança.
Algoritmos avançados de correlação identificam padrões de ataque complexos que abrangem múltiplos domínios de segurança, enquanto recursos de resposta automatizada contêm ameaças antes que elas atinjam seus objetivos. Organizações que implementam essas abordagens unificadas relatam melhorias significativas na precisão da detecção de ameaças, nos tempos de resposta e na produtividade dos analistas.
A abordagem cibernética estelar para SIEM aumentar
Stellar Cyber's Open XDR A plataforma funciona como uma camada de aumento que aprimora as funcionalidades existentes. SIEM investimentos sem a necessidade de substituição completa. A plataforma funciona perfeitamente com as ferramentas de segurança existentes, criando visibilidade nativa e detecção de ameaças em tempo real em ambientes de TI e TO.
A arquitetura oferece flexibilidade incomparável. Organizações que buscam excelência em detecção, geração de relatórios e missões de busca de ameaças, sem aumentar significativamente os custos, escolhem a Stellar Cyber para preencher as lacunas dos sistemas legados. SIEM plataformas. Mais de 400 integrações pré-configuradas garantem a compatibilidade com os investimentos em segurança já existentes.
O Interflow, modelo de dados normalizado e enriquecido da Stellar Cyber, permite que as ferramentas de TI e segurança se comuniquem usando a mesma linguagem. Isso possibilita a detecção e a resposta a todas as ameaças, independentemente da sua origem. O modelo, centrado na segurança, minimiza o volume de dados filtrando e analisando-os na entrada, reduzindo significativamente os custos de armazenamento e otimizando o desempenho.
Da fase de reforço à transição, muitas organizações inicialmente implementam o Stellar Cyber para NDR (Detecção e Resposta a Incidentes) ou investigação de incidentes, e depois observam-no assumir gradualmente mais responsabilidades devido às suas capacidades abrangentes. Inicialmente implementado para reforço, o Stellar Cyber frequentemente evolui para lidar com detecção, resposta e relatórios de conformidade, reduzindo a dependência de sistemas legados. SIEM.
A IA multicamadas da plataforma combina recursos de detecção, correlação, investigação e resposta em uma plataforma integrada e perfeita. Os modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo eliminam a dependência de regras e métodos manuais de detecção de ameaças. O GraphML conecta automaticamente alertas aparentemente não relacionados, revelando ataques indetectáveis a olho nu.
Rotinas de resposta integradas executam automaticamente manuais de resposta abrangentes. A plataforma identifica ameaças desconhecidas rapidamente e fortalece a infraestrutura contra ameaças futuras. A arquitetura multilocatária nativa suporta implantações de MSSP em grande escala. Os recursos integrados de detecção e resposta de rede proporcionam uma visibilidade que sistemas baseados puramente em logs não conseguem alcançar.
O que diferencia a Stellar Cyber? Seu compromisso com a transparência garante que as organizações mantenham o controle sobre as decisões de arquitetura de segurança. A plataforma complementa as ferramentas existentes em vez de exigir uma substituição completa, protegendo os investimentos em tecnologia e, ao mesmo tempo, oferecendo recursos avançados que os sistemas legados não conseguem implementar. SIEMs não podem corresponder.