สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade? สเตลลาร์ไซเบอร์ ผลงาน
Stellar Cyber ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยแบบลีน
ประสบความสำเร็จในการรักษาความปลอดภัยระบบคลาวด์ ภายในองค์กร และสภาพแวดล้อม OT จากแพลตฟอร์มเดียว
สำรวจแพลตฟอร์มใน 5 นาที
จบสิ้น การตรวจจับและการตอบสนอง
กินและ
ปรับข้อมูลให้เป็นมาตรฐาน
Stellar Cyber สามารถ
รับข้อมูลจากใด ๆ
ความปลอดภัย ไอที ระบบ หรือ
ผลิตภัณฑ์เพิ่มผลผลิต
คุณได้ปรับใช้
การตรวจจับภัยคุกคามแบบรวมศูนย์
สเตลลาร์ไซเบอร์
ค้นหาโดยอัตโนมัติ
ภัยคุกคามโดยใช้ส่วนผสมของ
ความสามารถในการตรวจจับ
ขับเคลื่อนด้วยเซนเซอร์
การตรวจจับภัยคุกคาม
เซนเซอร์ไซเบอร์สเตลลาร์
สามารถนำไปใช้กับ
ไกลสุดเอื้อมของคุณ
สิ่งแวดล้อมด้วย
ภัยคุกคามที่ฝังตัว
ความสามารถในการตรวจจับ
เปิดใช้งาน AI
การสอบสวน
สเตลลาร์ไซเบอร์
กำจัดคู่มือ
ขั้นตอนที่จำเป็นโดยทั่วไป
เพื่อทำให้เสร็จ
ตรวจสอบ.
นำเข้า และ
ปกติ ข้อมูล
Stellar Cyber ดึงข้อมูลจากตัวเชื่อมต่อที่ใช้ API (คลาวด์หรือบน prem) หรือจากแหล่งที่มาของบันทึกการสตรีมผ่านโปรโตคอลเช่น Syslog แหล่งข้อมูลภายในองค์กรสามารถบันทึกได้เนื่องจากเซนเซอร์ของ Stellar Cyber ซึ่งสามารถปรับใช้จริงหรือเสมือนจริงเพื่อเชื่อมต่อกับสภาพแวดล้อมเหล่านั้น ข้อมูล โดยไม่คำนึงถึงแหล่งที่มา ได้รับการทำให้เป็นมาตรฐานในรูปแบบข้อมูลมาตรฐาน ฟิลด์ทั่วไป เช่น IP ต้นทาง การประทับเวลา หรือประเภทการเข้าสู่ระบบจะได้รับมาตรฐานเสมอเมื่อทำได้ เพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์ง่ายขึ้น ข้อมูลเฉพาะของบุคคลที่สามจะถูกเก็บไว้ในเนมสเปซข้อมูลผู้ขาย ข้อมูลยังเสริมด้วยตำแหน่งทางภูมิศาสตร์และบริบทของสินทรัพย์เพื่อเพิ่มมูลค่าของการวัดและส่งข้อมูลทางไกลทั้งหมด
การตรวจจับภัยคุกคามแบบรวมศูนย์
Stellar Cyber ใช้หลายวิธีในการขจัดภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น:
- แหล่งที่มาของความไม่ดีที่ทราบได้ง่ายนั้นพบได้จากกฎใน Stellar Cyber โดยมีกฎใหม่และกฎที่อัปเดตถูกส่งไปยังลูกค้าทุกคนอย่างต่อเนื่อง ซึ่งได้มาจากทีมตรวจจับภายในของเราและชุมชนเปิดเช่น SigmaHQ
- แหล่งที่มาของความไม่ดีที่ค้นหาได้ยากกว่าจะถูกระบุโดยใช้การตรวจจับการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล ทีมวิจัยด้านความปลอดภัยของ Stellar Cyber พัฒนาโมเดลตามชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะหรือสร้างขึ้นภายใน และติดตามประสิทธิภาพของโมเดลในกลุ่มฟลีตอย่างต่อเนื่อง
- ภัยคุกคามที่ไม่รู้จักและ Zero-day ถูกเปิดเผยโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแล แบบจำลองเหล่านี้มองหาพฤติกรรมที่ผิดปกติซึ่งบ่งชี้ถึงภัยคุกคาม แบบจำลองเหล่านี้เป็นพื้นฐานในช่วงหลายสัปดาห์สำหรับแต่ละลูกค้า/ต่อผู้เช่า
เซนเซอร์ ขับเคลื่อน
การตรวจจับภัยคุกคาม
เซ็นเซอร์ของ Stellar Cyber ไม่เพียงแต่รวบรวมบันทึกจากคลาวด์และแหล่งที่มาภายในองค์กรเท่านั้น แต่ยังสร้างการมองเห็นและปรับใช้การตรวจจับตามเครือข่ายไปยังขอบ ชุดเซ็นเซอร์รวม Deep Packet Inspection (DPI), Intrusion Detection System (IDS) และ Malware Sandbox ไว้ในชุดซอฟต์แวร์ที่กำหนดค่าได้ชุดเดียว
การสืบสวนที่เปิดใช้งาน AI
ความสัมพันธ์ระหว่างการตรวจจับและสัญญาณข้อมูลอื่นๆ เกิดขึ้นผ่าน AI ที่ใช้ Graph ML ซึ่งช่วยนักวิเคราะห์โดยการรวบรวมจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ AI จะกำหนดความแรงของการเชื่อมต่อระหว่างเหตุการณ์ที่ไม่ต่อเนื่องซึ่งสามารถมีแหล่งที่มาจากแหล่งข้อมูลใดก็ได้ โดยพิจารณาจากคุณสมบัติ เวลา และความคล้ายคลึงกันทางพฤติกรรม AI นี้ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่สร้างโดย Stellar Cyber และได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อเปิดเผยการปฏิบัติงาน
อัตโนมัติ
คำตอบ
ผู้ใช้สามารถปรับแต่งบริบท เงื่อนไข และเอาต์พุตของ playbook ได้อย่างสมบูรณ์ Playbooks สามารถนำไปใช้ได้ทั่วโลกหรือตามผู้เช่ารายคน ใช้ Playbook สำเร็จรูปสำหรับการตอบสนองมาตรฐาน หรือสร้าง Playbook แบบกำหนดเองสำหรับดำเนินการกลับเข้าสู่ EDR เรียกเว็บฮุค หรือเพียงแค่ส่งอีเมล