CÔNG NGHỆ

Interflow

Dữ liệu chuẩn hóa, được bổ sung chi tiết

Một công cụ Data Fusion tự động làm cho phép đo từ xa của bạn có giá trị hơn. Interflow là một mô hình dữ liệu đã được chuẩn hóa, làm giàu cho phép Công cụ bảo mật và CNTT nói cùng một ngôn ngữ để bạn có thể phát hiện và đối phó với mọi mối đe dọa.

thế hệ tiếp theo siem

Tại sao Interflow?

Nhật ký thô từ Công cụ bảo mật và CNTT không tương tác với nhau.
PCAP quá nặng đối với phân tích bảo mật. Netflow là không đủ. Interflow giải quyết những vấn đề này với mục đích mô hình dữ liệu đã được chuẩn hóa, phong phú hóa được thiết kế để bảo mật.

Với Interflow, nhóm bảo mật của bạn có thể:
1. Ngừng thực hiện việc trộn dữ liệu thủ công - Luồng được tạo tự động
2. Giảm khối lượng dữ liệu - Giảm dữ liệu từ PCAP đến Interflow có thể lên đến hai bậc
3. Tương quan giữa các sự kiện dường như không liên quan - Các giá trị chính tiêu chuẩn giúp dễ dàng tương quan
4. Khả năng diễn giải cao - Giảm thời gian đào tạo nhà phân tích với dữ liệu dễ hiểu

Mô hình học

bảo mật đám mây

Dữ liệu được thu thập từ mọi nơi, từ Tích hợp và Cảm biến mạng Stellar.

bảo mật đám mây
ứng dụng siem thế hệ tiếp theo

Dữ liệu được giảm và lọc tùy thuộc vào Tích hợp và Cảm biến, để chỉ duy trì thông tin bảo mật có liên quan.

mở xdr

Chuẩn hóa buộc dữ liệu nguồn vào một mô hình dữ liệu chuẩn, bất kể nó đến từ đâu.

mở xdr
mở ứng dụng tích hợp xdr

Dữ liệu được làm giàu với Threat Intelligence và bối cảnh sự kiện khác, chẳng hạn như thông tin chi tiết về người dùng và nội dung liên quan.

ứng dụng siem thế hệ tiếp theo

Bản ghi Interflow kết quả được lưu trữ trong Hồ dữ liệu của Stellar Cyber ​​để phân tích.

ứng dụng siem thế hệ tiếp theo

Khả năng hiển thị 360 °

phân tích bảo mật

Tại sao Interflow lại quan trọng đối với AI

Dữ liệu là nhiên liệu cho AI. Nếu chất lượng dữ liệu kém, kết quả là AI sẽ có hiệu suất kém. Nếu độ phức tạp của dữ liệu cao, kết quả là AI sẽ gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô. Đó là lý do tại sao Interflow rất quan trọng đối với AI -
nó đảm bảo dữ liệu chất lượng với độ phức tạp giảm.