Detecte o que os outros perdem - em tempo real

Nosso AI Engine avançado aproveita os algoritmos de aprendizado de máquina líderes do setor para diferentes cenários e constrói com forte conhecimento de segurança para detectar ameaças sofisticadas. É a sua equipe de analistas de segurança virtual trabalhando ininterruptamente para detectar e fazer a triagem das ameaças imprevisíveis com precisão em tempo real. Isso permite que seus analistas fiquem à frente de ataques que contornam as detecções tradicionais baseadas em regras ou detecções comuns de anomalias.

COMO FUNCIONA A IA DE STELLAR CYBER

Como funciona o Stellar Cyber ​​AI

Caracteristicas principais

Preciso

A fadiga de alerta é um problema sério. Nem toda anomalia é um incidente de segurança. Os analistas de segurança devem parar de examinar incontáveis ​​anomalias e se concentrar nas ameaças reais. Como um benefício básico da detecção e resposta estendidas abertas (Open XDR), nosso mecanismo de IA avançado aproveita algoritmos de aprendizado de máquina de última geração para implementar a melhor precisão de detecção. Ele analisa séries temporais e grupos de pares com aprendizagem não supervisionada, realiza análises complexas de comportamento por meio de relacionamentos de modelagem com Graph ML e generaliza padrões de ataque conhecidos com aprendizagem supervisionada. Ele também correlaciona e constrói contexto com o Graph ML avançado, para que possamos apresentar os ataques de alta prioridade com um contexto rico.

Tempo Real

Pode levar alguns minutos para que os hackers se infiltrem no seu sistema e roubem informações valiosas. Você precisa de analistas virtuais para trabalhar continuamente, XNUMX horas por dia e detectar ameaças em tempo real. Nossos mecanismos avançados de IA fazem inferência de aprendizado de máquina em tempo real, fornecem motivos detalhados e não atrasam ações em ataques ou anomalias.

unificado

Nosso único AI Engine avançado capacita a tecnologia Open XDR da Stellar Cyber ​​e funciona em várias fontes de dados após a normalização, independentemente dos tipos de dados, como logs ou tráfego de rede. Quando uma nova fonte de dados é ingerida, todas as detecções existentes são aplicadas diretamente. Por exemplo, nosso aprendizado de máquina pode realizar análises de comportamento do usuário com base em dados de comportamento de diferentes fontes de dados. A inferência de aprendizado de máquina é incorporada nativamente em nosso pipeline de processamento de dados, sem a necessidade de enviar dados para fora. 

Adaptativo

Cada ambiente é diferente e o contexto é importante para reduzir os ruídos. Nosso mecanismo de ML está constantemente aprendendo com seu ambiente e se adaptando a ele para reduzir as anomalias de baixa prioridade. Nosso mecanismo de ML aproveita o aprendizado adaptativo avançado e trabalha com seus analistas de segurança para personalizar os resultados com base em suas preferências, recebendo feedback limitado e aprende anomalias verificadas por eles.

Explicável e acionável

O objetivo final da detecção é agir para interromper os ataques e manter o ambiente seguro. Entendemos que a ação é uma decisão séria; os analistas de segurança precisam entender totalmente a situação para tomar uma decisão informada sobre qual é a melhor ação a ser executada. Com a IA explicável mais recente, em vez de ser uma caixa preta, construímos nosso mecanismo de IA avançado para fornecer evidências amigáveis ​​ao ser humano e detalhes fáceis de digerir de modelos de ML para facilitar a tomada de decisões. Com isso, os analistas de segurança podem entender facilmente os motivos e as evidências de qualquer detecção, a fim de bloquear um ataque com alta confiança, sem interromper por engano usuários ou aplicativos protegidos.