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Bedrohungen sind heimlich und können über lange Zeiträume verborgen bleiben, während sie Daten innerhalb zulässiger Datenverkehrskanäle exfiltrieren. Angesichts immer raffinierterer Bedrohungen benötigen Sicherheitsteams eine genaue und kontinuierliche Überwachung der Bedrohungsaktivitäten in allen Umgebungen.

Der Erfolg oder Misserfolg eines Sicherheitsteams hängt oft von der Reaktionszeit ab. Sobald Bedrohungen identifiziert sind, müssen sie sofort eingedämmt und bösartige Aktivitäten blockiert werden.

Selbst nach der Entdeckung kann die Reaktion Stunden oder Tage der Untersuchung durch hochqualifizierte Sicherheitsanalytiker erfordern, um den Schaden zu stoppen und den normalen Betrieb wiederherzustellen.

Die Integration zwischen der automatisierten Plattform zur Netzwerkerkennung und -reaktion „ Vectra AI “ und den Next-Generation-Firewalls von Check Point ermöglicht es dem Sicherheitspersonal, versteckte Angreiferaktivitäten schnell aufzudecken, bestimmte Hosts zu identifizieren, die an einem Cyberangriff beteiligt sind, und Bedrohungen einzudämmen, bevor Daten verloren gehen.

Eine rechtzeitige Reaktion auf Bedrohungen beginnt mit Check Point SandBlast Zero-day Protection. Check Point SandBlast Zero-Day Protection ist eine cloud Sandboxing-Technologie, bei der Dateien schnell unter Quarantäne gestellt und in einer virtuellen Sandbox untersucht werden, um bösartiges Verhalten zu erkennen, bevor sie in das Netzwerk gelangen. SandBlast erkennt malware bereits in der Exploit-Phase, noch bevor Angreifer Umgehungstechniken anwenden können, um die Sandbox zu umgehen.

Zu den wichtigsten Vorteilen der Integration gehören:

Analysten in die Lage versetzen, Angriffe zu stoppen

Die Suche nach qualifiziertem Sicherheitspersonal und dessen Bindung stellt für die meisten Unternehmen eine Herausforderung dar. Selbst im besten Fall generieren die meisten Netzwerke mehr Sicherheitswarnungen, als das Personal in der Lage ist, zu analysieren. Die leistungsstarke Kombination aus der Erkennung und Bekämpfung von Bedrohungen durch „ Vectra AI “ und dem „Prevent-First“-Ansatz der Check Point Next Generation Firewall sorgt für eine optimale Nutzung von Zeit und Fachwissen. Sicherheitsteams können die von einem aktiven Cyberangriff betroffenen Hosts schnell lokalisieren, die Bedrohung mithilfe von On-Demand-Forensik überprüfen und eine dynamische Isolierung der betroffenen Geräte auslösen – alles über die intuitive Benutzeroberfläche von „ Vectra AI “. Durch die Automatisierung sind die Mitarbeiter in der Lage, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben, was Zeit und Geld spart.

Automatisierte Eindämmung auf der Grundlage von Risiko und Gewissheit

Viele Lösungen zur Verhaltensanalyse kennzeichnen Anomalien lediglich, was anschließend umfangreiche Analysen und Nachverfolgungsmaßnahmen erfordert, um eine angemessene Reaktion zu bestimmen. Dies führt zu einem Engpass durch manuelle Analysen und zu einer „Alarmmüdigkeit“ beim Sicherheitspersonal. Letztendlich können verzögerte Reaktionen und übersehene Warnmeldungen dazu führen, dass Angreifer Unternehmensdaten erfolgreich abziehen. Neben der Automatisierung der Bedrohungssuche bewertet die „ Vectra AI “-Plattform automatisch jede Erkennung und jeden betroffenen Host hinsichtlich des Risikos für das Netzwerk und der Wahrscheinlichkeit eines Angriffs. Diese Bewertungen behalten den Kontext über einen längeren Zeitraum bei und korrelieren den Verlauf eines Angriffs, sodass Mitarbeiter die dringendsten Probleme zuerst angehen können. Sicherheitsmitarbeiter können die von „ Vectra AI “ ermittelten Bewertungen zum Bedrohungsgrad und zur Wahrscheinlichkeit nutzen, um dynamische Blockierungsregeln zu steuern, die auf das Risikoprofil des Unternehmens abgestimmt sind.

Die wichtigsten Vorteile sind:

  • Verhindern Sie zero-day durch den Einsatz von Sicherheitsmaßnahmen, die Bedrohungen zuerst erkennen und verhindern.
  • Automatisieren Sie die Reaktion auf Bedrohungen, indem Sie verhaltensbasierte Bedrohungserkennung mit Echtzeit-Durchsetzung kombinieren.
  • Befähigung von Sicherheitsanalysten, mit einfachen Ereignis-Tags auf Bedrohungen zu reagieren
  • Ergreifen Sie gezielte Blockierungsmaßnahmen, z. B. Blockierung nach Art der Bedrohung, Risiko und Sicherheit.

Intelligente Erkennung von Bedrohungen

Unternehmen können die „Prevent-First“-Sicherheit von Check Point mit „ Vectra AI “ ergänzen. Die „ Vectra AI “-Plattform beschleunigt die Erkennung und Untersuchung von Bedrohungen durch den Einsatz ausgefeilter künstlicher Intelligenz, um Netzwerkmetadaten zu erfassen, zu speichern und mit aussagekräftigen Kontextinformationen anzureichern, um bekannte und unbekannte Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, aufzuspüren und zu untersuchen. „ Vectra AI “ lässt sich nahtlos in die Next-Generation-Firewalls von Check Point integrieren und blockiert dynamisch bösartigen Datenverkehr. Die Blockierung kann je nach Art der Bedrohung sowie anhand von Bedrohungs- und Sicherheitsbewertungen bestimmter Hosts – beispielsweise solcher, die den Vorschriften der Payment Card Industry (PCI) unterliegen – vollständig automatisiert werden. Mit den „Prevent-First“-Next-Generation-Firewalls von Check Point, ergänzt durch die automatisierte Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen von „ Vectra AI “, können Sicherheitsteams wochenlange Arbeit auf Sekunden verkürzen und Maßnahmen ergreifen, bevor Schaden entsteht.

Mehr Mehrwert aus der Vectra AI Plattform

Erfahren Sie, wer und was sich gerade in Ihrem Netzwerk befindet
Erkennen Sie, wann Sie angegriffen werden
Reduzieren Sie Ihre Angriffsfläche, erfüllen Sie Compliance-Anforderungen und stärken Sie Ihre Sicherheitslage

Schließen Sie Sicherheitslücken und überlisten Sie Angreifer

mit KI-gestützter Erkennung für die cloud

Führend imGartner® MagicQuadrant™ für NDR 2026

39

AI-Patente

150+

AI-Modelle

12

MITRE-Referenzen

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Vectra
ÜBERBLICK

Warum AWS und Vectra AI AI integrieren?

AWS-Services schützen Konfigurationen, kontrollieren den Zugriff und überwachen Aktivitäten. Fortgeschrittene Angreifer wissen jedoch, wie sie blinde Flecken nach der Authentifizierung ausnutzen können. Und sie nutzen sie, um IAM-Rollen zu kompromittieren, sich seitlich zwischen Konten zu bewegen und Daten zu exfiltrieren.
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VectraVectra AI stattet Sie mit der einzigen KI-gesteuerten cloud und Reaktionslösung der Branche aus, die speziell für AWS entwickelt wurde. Sie läuft nativ auf AWS und lässt sich nahtlos mit Services wie Amazon GuardDuty, AWS CloudTrail, AWS Security Lake und AWS Bedrock integrieren. So können Sie fortschrittliche Hybrid- und cloud stoppen, bevor sie eskalieren.

Beseitigen Sie blinde Flecken in Ihrem gesamten modernen Netzwerk
Beseitigen Sie blinde Flecken in Ihrem gesamten modernen Netzwerk
FÄHIGKEITEN

Wie Vectra AI und AWS eine vollständige Abdeckung bieten

Gemeinsam schließen Vectra AI und AWS die Lücke in der Post-Authentifizierung.

Angriffe zur Umgehung nativer Kontrollen aufdecken

  • Erkennen Sie IAM-Missbrauch, laterale Bewegungen und Datenexfiltration nach der Authentifizierung

  • Erkennen Sie heimliche Angreifer, die sich in die normale AWS-Aktivität einfügen

Überblick über hybride und Multi-Account-Umgebungen

  • Korrelieren Sie Erkennungen über VPCs, Regionen und Identitäten hinweg

  • Vereinheitlichung der AWS-nativen Ergebnisse mit Netzwerk- und Identitätssignalen für eine einzige Ansicht

Beschleunigung der SOC-Effizienz

  • Beschleunigen Sie Untersuchungen um 50 % mit umfangreichen Metadaten, Entity-Attribution und KI-gesteuerter Triage

  • 52 % mehr potenzielle Bedrohungen zu erkennen

WARUM VECTRA AI

Finden Sie die Angriffe, die AWS-eigene Tools nicht können 

Die Vectra AI erkennt und korreliert Verhaltensweisen in der cloud, im Netzwerk und in der Identität, um Bedrohungen zu stoppen, bevor sie sich ausbreiten.

Die Echtzeit-Dateneingabe-Engine von Vectra AI:

  • Überwacht täglich 13,3 Millionen IPs

  • Verarbeitet 10 Milliarden Sitzungen pro Stunde

  • Verarbeitet 9,4 Billionen Bits pro Sekunde

Die Echtzeit-Dateneingabe-Engine von Vectra AI
Moderner Ansatz für die Erkennung von und Reaktion auf Netzwerke

Dieser moderne Ansatz für die Erkennung von und Reaktion auf Netzwerke:

  • Deckt > 90% der MITRE ATT&CK ab

  • Macht Vectra AI zum meistreferenzierten MITRE D3FEND

Zum Schutz moderner cloud

Mit KI-gesteuerten Erkennungsfunktionen für cloud, Netzwerk und Identität erhalten Sie volle Transparenz und schnellere Untersuchungen - ohne zusätzliche Komplexität.

Bemerkenswerte Auszeichnungen

Erfahren Sie, warum 2.000 Sicherheitsteams die Vectra AI Platform nutzen, um Angriffe zu stoppen

Sehen Sie, was Kunden sagen

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"In nur wenigen Tagen sind unsere Kunden in der Lage, eine größere Transparenz und Erkennungseffizienz zu erreichen und die Reaktionszeiten auf Vorfälle zu verkürzen."

Henrik Smit
Direktor, CyberOps, KPMG
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"Vectra AI verbessert unsere Sicherheitslage erheblich, vor allem in unseren AWS- und cloud , wo die einfache Konfiguration und kuratierte Erkennungen es uns ermöglichen, Bedrohungen vom ersten Tag an zu bekämpfen."

CISO
Unternehmen für Luxusgüter
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"Wir sind ein AWS-Geschäft ... Die blinde Seite, die wir vor Vectra hatten, war die seitliche Bewegung innerhalb der Organisation."

Mirza Baig
IT-Sicherheitsmanager, MPAC
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FAQ

Was Sie mit Vectra AI und AWS erwarten können

Was bringt Vectra AI den AWS-Sicherheitsservices?

Ersetzt dies die AWS-eigene Sicherheit?

Wird meine AWS-Umgebung dadurch noch komplexer?

Welche Umgebungen werden abgedeckt?

VECTRA AI und ZSCALER

Erreichen einer durchgängigen Sichtbarkeit - Nord-Süd und Ost-West

Stoppen Sie Angriffe über verschlüsselte Kanäle, privaten Zugang und hybride Umgebungen

Führend imGartner® MagicQuadrant™ für NDR 2026

39

AI-Patente

150+

AI-Modelle

12

MITRE-Referenzen

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Vectra
ÜBERBLICK

Warum Zscaler mit Vectra AI AI integrieren?

Zscaler Internet Access (ZIA) und Zscaler Private Access (ZPA) bieten die grundlegende SASE-Architektur, die Sie für sicheres Remote- und Hybrid-Arbeiten benötigen. Aber Angreifer finden immer noch blinde Flecken. Und sie nutzen sie, um an den Präventionskontrollen vorbeizukommen und für SASE allein unsichtbar zu bleiben.

Die Vectra AI nimmt den Datenverkehr von Zscaler auf, um versteckte Angreiferverhaltensweisen im Internet, im privaten Zugang, in cloud und im IoT/OT zu erkennen. Das Ergebnis ist vollständige Transparenz und schnellere Untersuchungen - ohne zusätzliche Komplexität.

Beseitigen Sie blinde Flecken in Ihrem gesamten modernen Netzwerk
Warum Zscaler und Vectra
FÄHIGKEITEN

Wie Vectra AI und Zscaler einen ganzheitlichen Blick auf den Netzwerkverkehr ermöglichen

Gemeinsam schließen Vectra AI und Zscaler die Lücke zwischen Erkennung und Schutz für eine vollständige Abdeckung von SASE-Umgebungen.

Neue Angriffe aufdecken

Erkennen Sie ausweichende C2- und Exfiltrationsversuche, die den Präventionskontrollen entgehen.

  • 37 % weniger Zeit für die Identifizierung neuer Angriffsfälle aufwenden

  • 52 % mehr potenzielle Bedrohungen zu erkennen

Überblick über Benutzer, Anwendungen und Geräte

Korrelieren Sie Erkennungen in cloud, vor Ort, aus der Ferne und im IoT/OT-Verkehr für vollständige Transparenz.

  • Vereinheitlichung der Sichtbarkeit über hybride Umgebungen hinweg in einer einzigen zentralen Lösung

  • Steigerung der Effizienz des Sicherheitsteams um 40%

Beschleunigung der Ermittlungen

Erweitern Sie die Zscaler-Telemetrie mit KI-gesteuertem Kontext und optimieren Sie so die SOC-Sichtung und die threat hunting.

  • Verkürzung der Triagezeit um 60 % mit KI-gesteuertem Kontext

  • Reduzierung der manuellen Untersuchungsaufgaben um 50

WARUM VECTRA AI

Die Angriffe finden, die andere nicht finden können

Herkömmliche Lösungen verhindern und kontrollieren den Zugang, aber fortgeschrittene Angreifer finden immer noch Wege hinein. Die Vectra AI erkennt und stoppt versteckte Angriffe auf dem Weg vom Netzwerk zur Identität und zur cloud.

Die Echtzeit-Dateneingabe-Engine von Vectra AI:

  • Überwacht täglich 13,3 Millionen IPs

  • Verarbeitet 10 Milliarden Sitzungen pro Stunde

  • Verarbeitet 9,4 Billionen Bits pro Sekunde

Die Echtzeit-Dateneingabe-Engine von Vectra AI
Moderner Ansatz für die Erkennung von und Reaktion auf Netzwerke

Dieser moderne Ansatz für die Erkennung von und Reaktion auf Netzwerke:

  • Deckt > 90% der MITRE ATT&CK ab

  • Macht Vectra AI zum meistreferenzierten MITRE D3FEND

So schließen Sie Sicherheitslücken in Ihrem modernen Netzwerk

Korrelieren Sie Signale über SASE, cloud, Identität und IoT hinweg, um hybride Angriffe mit mehreren Vektoren aufzudecken, bevor sie sich ausbreiten.

Diagramm, das den Datenfluss von den Bereichen Cloud , Cloud Center“, „SaaS“ und „SASE-Clouds“ zu den Blöcken „OT“, „Data Center“, „Campus“ und „Remote Work“ darstellt, die mit „Network Identity“ und „Active Directory“ verbunden sind.
Bemerkenswerte Auszeichnungen

Erfahren Sie, warum 2.000 Sicherheitsteams die Vectra AI Platform nutzen, um Angriffe zu stoppen

Sehen Sie, was Kunden sagen

Kontrollpunkt

"In nur wenigen Tagen sind unsere Kunden in der Lage, eine größere Transparenz und Erkennungseffizienz zu erreichen und die Reaktionszeiten auf Vorfälle zu verkürzen."

Henrik Smit
Direktor, CyberOps, KPMG
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"Vectra AI erfasst in großem Umfang Metadaten aus dem gesamten Netzwerkverkehr und reichert diese mit einer Vielzahl nützlicher Sicherheitsinformationen an. Durch den Kontext im Vorfeld wissen wir, wo und was wir untersuchen müssen.

Eric Weakland
Direktor für Informationssicherheit, Amerikanische Universität
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"Mit der Vectra AI Platform wurden innovative KI- und Machine-Learning-Funktionen eingeführt, die unsere Fähigkeit, Cyberangriffe zu erkennen und darauf zu reagieren, erheblich verbessern."

Andrea Licciardi
Cybersecurity Manager, MAIRE
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"Die Integration von Zscaler und Vectra AI gibt uns die Möglichkeit, Bedrohungen präzise zu analysieren, zu erkennen und darauf zu reagieren - sei es bei der Identifizierung von Ost-West-Bewegungen innerhalb unserer Umgebung oder bei der Entschärfung von verschlüsselten Netzwerkanomalien in Echtzeit."

John Opala
Vizepräsident und CISO, HanesBrands Inc.
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FAQ

Was Sie mit Vectra AI und Zscaler erwarten können

Wie stärkt Vectra AI AI die Durchsetzung von Zero Trust ?

Welche Arten von Erkennungen ermöglicht die Integration?

Erhöht die Lösung die Komplexität der bestehenden Zscaler-Implementierungen?

Welche Umgebungen werden abgedeckt?