
Wykrywanie zagrożeń cyberbezpieczeństwa
-35%
fałszywe alerty
-25%
czas wykrycia rzeczywistych zagrożeń
Skorelowane sygnały
zdarzenia analizowane łącznie w narzędziach
Kolejka dla analityków
alerty z kontekstem do dalszej analizy
Zespół operacji bezpieczeństwa otrzymywał więcej alertów, niż mógł efektywnie sprawdzać. Powiadomienia o nieszkodliwych zdarzeniach zajmowały kolejkę i utrudniały szybką reakcję na prawdziwe zagrożenia.
- Narzędzia generowały alerty bez wspólnego kontekstu.
- Analitycy tracili czas na fałszywe alarmy.
- Powiązane zdarzenia z różnych systemów analizowano osobno.
- Duża kolejka mogła opóźniać badanie realnych zagrożeń.
Sygnały wyglądające osobno niewinnie mogą wskazywać zagrożenie, gdy występują razem. Korelacja między systemami może ograniczyć szum i skierować uwagę na wiarygodniejsze zdarzenia.
- Łączenie alertów z SIEM, endpointów i monitoringu sieci.
- Powiązanie zdarzeń według czasu, tożsamości i systemu.
- Priorytetyzacja wzorców podejrzanych w połączeniu.
- Dostarczanie analitykom kontekstu do szybszego badania.
Dodaliśmy warstwę korelacji i priorytetyzacji do istniejących narzędzi bezpieczeństwa klienta. Analitycy otrzymują uszeregowane zdarzenia z kontekstem, a obecny system SIEM pozostaje na miejscu.
- Pobieranie sygnałów z istniejących narzędzi monitorujących.
- Łączenie zdarzeń składających się na podejrzany wzorzec.
- Ocena i ranking tworzące krótszą, wiarygodniejszą kolejkę.
- Dołączanie dowodów wspierających analizę alertu.
Wykrywanie zagrożeń z użyciem Pythona
Zarządzanie informacjami i zdarzeniami bezpieczeństwa (SIEM)
Korelacja logów bezpieczeństwa
Wykrywanie anomalii wspomagane przez AI
Wykrywanie zagrożeń i reagowanie na punktach końcowych (EDR)
Strumieniowe przetwarzanie zdarzeń w Apache Kafka
Mapowanie zagrożeń w ramach MITRE ATT&CK
Integracja orkiestracji bezpieczeństwa (SOAR)
Wstępna selekcja alertów bezpieczeństwa wspomagana przez AI













