Phát hiện những gì người khác bỏ lỡ - trong thời gian thực

Công cụ AI tiên tiến của chúng tôi tận dụng các thuật toán học máy hàng đầu trong ngành cho các tình huống và xây dựng khác nhau với kiến ​​thức bảo mật vững chắc để phát hiện các mối đe dọa tinh vi. Đó là nhóm các nhà phân tích bảo mật ảo của bạn làm việc suốt ngày đêm để phát hiện và xử lý các mối đe dọa không thể đoán trước một cách chính xác trong thời gian thực. Điều này cho phép các nhà phân tích của bạn vượt qua các cuộc tấn công bỏ qua các phát hiện dựa trên quy tắc truyền thống hoặc các phát hiện bất thường thông thường.

AI CỦA STELLAR CYBER HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO

Cách thức hoạt động của Stellar Cyber ​​AI

Đặc điểm chính

Chính xác

Cảnh báo Mệt mỏi là một vấn đề nghiêm trọng. Không phải mọi trường hợp bất thường đều là sự cố an ninh. Các nhà phân tích bảo mật nên ngừng sàng lọc vô số điểm bất thường và tập trung vào các mối đe dọa thực sự. Là lợi ích nền tảng của tính năng phát hiện và phản hồi mở rộng mở (Open XDR), công cụ AI tiên tiến của chúng tôi tận dụng các thuật toán học máy hiện đại để triển khai độ chính xác tốt nhất cho việc phát hiện. Nó phân tích chuỗi thời gian và các nhóm ngang hàng có học tập không giám sát, thực hiện phân tích hành vi phức tạp thông qua mô hình hóa các mối quan hệ với Graph ML và tổng quát hóa các mẫu tấn công đã biết với học có giám sát. Nó cũng tương quan và xây dựng ngữ cảnh với Graph ML nâng cao, để chúng tôi có thể trình bày các cuộc tấn công có mức độ ưu tiên cao với ngữ cảnh phong phú.

Real Time

Có thể mất vài phút để tin tặc xâm nhập vào hệ thống của bạn và đánh cắp thông tin có giá trị. Bạn cần các nhà phân tích ảo liên tục làm việc suốt ngày đêm và phát hiện các mối đe dọa trong thời gian thực. Các công cụ AI tiên tiến của chúng tôi thực hiện suy luận máy học trong thời gian thực, cung cấp lý do chi tiết và sẽ không trì hoãn hành động đối với bất kỳ cuộc tấn công hoặc bất thường nào.

Thống nhất

Công cụ AI tiên tiến duy nhất của chúng tôi hỗ trợ công nghệ Open XDR của Stellar Cyber ​​và hoạt động trên các nguồn dữ liệu khác nhau sau khi chuẩn hóa bất kể loại dữ liệu như nhật ký hoặc lưu lượng mạng. Khi một nguồn dữ liệu mới được nhập, tất cả các phát hiện hiện có sẽ được áp dụng trực tiếp. Ví dụ: máy học của chúng tôi có thể thực hiện phân tích hành vi của người dùng dựa trên dữ liệu hành vi từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Suy luận của máy học được nhúng nguyên bản vào đường dẫn xử lý dữ liệu của chúng tôi mà không cần gửi dữ liệu ra bên ngoài. 

Thích nghi

Mỗi môi trường đều khác nhau, và bối cảnh là điều quan trọng để giảm tiếng ồn. Công cụ ML của chúng tôi không ngừng học hỏi từ môi trường của bạn và thích ứng với môi trường đó để giảm các dị thường có mức độ ưu tiên thấp. Công cụ ML của chúng tôi thúc đẩy học tập thích ứng nâng cao và làm việc với các nhà phân tích bảo mật của bạn để cá nhân hóa kết quả dựa trên sở thích của họ bằng cách nhận phản hồi hạn chế và tìm hiểu các điểm bất thường được họ xác minh.

Có thể giải thích và có thể hành động

Mục tiêu cuối cùng của việc phát hiện là thực hiện hành động để ngăn chặn các cuộc tấn công và giữ an toàn cho môi trường của bạn. Chúng tôi hiểu hành động là một quyết định nghiêm túc; các nhà phân tích an ninh cần hiểu đầy đủ tình hình để đưa ra quyết định sáng suốt về hành động tốt nhất cần thực hiện. Với AI có thể giải thích mới nhất, thay vì là một hộp đen, chúng tôi xây dựng công cụ AI tiên tiến của mình để cung cấp bằng chứng thân thiện với con người và chi tiết dễ hiểu từ các mô hình ML để dễ dàng đưa ra quyết định. Nhờ đó, các nhà phân tích bảo mật có thể dễ dàng hiểu được lý do và bằng chứng cho bất kỳ phát hiện nào để ngăn chặn một cuộc tấn công với độ tin cậy cao mà không làm gián đoạn người dùng hoặc ứng dụng được bảo vệ một cách nhầm lẫn.