Cybersecurity AI für das moderne Netz

Vectra AI wendet ML auf Cybersicherheit auf eine domänenspezifische, verhaltensorientierte Weise an. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anomalieerkennungssystemen, die alles Ungewöhnliche erkennen, sind die ML-Bedrohungserkennungsmodelle von Vectra speziell darauf ausgerichtet, das Verhalten von Angreifern im Netzwerk, in der cloud und in der Identität zu identifizieren.

Das maschinelle Lernen ist tief in den Erkennungsentwicklungsprozess von Vectra AIintegriert, der jedes Modell auf reale Angreifertechniken abstimmt. Diese Modelle werden anhand realitätsnaher Verhaltensdaten trainiert und anhand verschiedener Angriffsszenarien getestet. Dies gewährleistet ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis, das Fehlalarme minimiert und gleichzeitig wirklich bösartige Aktivitäten aufdeckt.

Mit mehr als 170 KI-Modellen und 36 KI-Patenten erkennt Vectra AI seitliche Bewegungen, Account-Kompromittierung und Command-and-Control-Kommunikation mithilfe umfassender Strategien, einschließlich KI zur Modellierung des Angreiferverhaltens und Verhaltensanalyse.

Unsere KI verringert die Ermüdung von SOC-Warnungen, indem sie allgemeine Anomalie-Warnungen durch priorisierte, korrelierte Bedrohungssignale ersetzt. Das System von Vectra AInutzt einen Dreiklang aus KI-gestützten Tools - KI-Erkennung, KI-Agenten (Triage, Stitching und Priorisierung) -, um Hunderttausende von Alarmen auf einige wenige, aussagekräftige Signale zu reduzieren.

• Die KI-Triage untersucht und löst automatisch gutartige moderne Netzwerkaktivitäten.
• AI Stitching korreliert das Verhalten von Bedrohungen in verschiedenen Bereichen (Netzwerk, Identität, cloud), um zusammenhängende Angriffsgeschichten zu erstellen.
• KI-Priorisierung KI stuft Entitäten auf der Grundlage von Angriffskontext und Wichtigkeit der Entität ein.

Dieser Ansatz reduziert die Arbeitsbelastung der Analysten drastisch, verbessert die mittlere Zeit bis zur Erkennung (MTTD) und ermöglicht eine proaktive Reaktion auf Vorfälle.

In der modernen Cybersicherheit sind KI und ML unverzichtbar, um mit der Geschwindigkeit, dem Umfang und der Raffinesse moderner Angriffe Schritt zu halten. Vectra AI bringt dieses Paradigma voran, indem es Folgendes bietet:

• KI-gestützte Korrelation von Angriffssignalen zur Vereinheitlichung von Bedrohungssignalen in hybriden cloud .
• AI in MITRE ATT&CK Mapping, um über 90% der relevanten TTPs abzudecken.
• Schutz vorZero-day durch Erkennung der Absicht hinter den Aktionen, nicht nur bekannter Signaturen.

Durch die Modellierung des Angreiferverhaltens anstelle der Verfolgung statischer Indikatoren unterstützt der ML-gesteuerte Ansatz von Vectra Anwendungsfälle wie die KI-Erkennung von Insider-Bedrohungen, die Erkennung von Seitwärtsbewegungen mit KI und das Behavioral Fingerprinting - allesamt entscheidend für die Arbeit in dynamischen hybriden Umgebungen.

Die KI-Erkennungsfunktionen von Vectra wurden speziell entwickelt, um sich auf echte Bedrohungen zu konzentrieren - nicht nur auf Anomalien. Sie sind darauf trainiert, Verhaltensweisen zu erkennen, die mit den Zielen von Angreifern übereinstimmen, wie z. B. Diebstahl von Anmeldeinformationen, seitliche Bewegungen, Ausweitung von Berechtigungen und Datenexfiltration.

• Domänenspezifische Modelle zur Erkennung von Bedrohungen stellen sicher, dass die Erkennungslogik auf Netzwerk-, cloud, Identitäts- und SaaS-Systeme zugeschnitten ist.
• Die Erkennung von Bedrohungen ist erklärbar, mit Kontext und Priorisierung, um zu zeigen, warum jeder Alarm wichtig ist.
• Entdeckungen werden MITRE ATT&CK zugeordnet, so dass Sicherheitsteams erkennen können, wo sich der Angreifer in der Kill Chain befindet.

Die Vectra AI wurde speziell zur Unterstützung der SIEM-Integration für die Erkennung von KI-Bedrohungen entwickelt und lässt sich über robuste APIs und vorgefertigte Konnektoren mit den wichtigsten SIEM-Plattformen verbinden. Anstatt Ihre bestehenden Systeme mit Tausenden von generischen Alarmen zu überschwemmen, transformiert unsere Plattform Ihre SOC-Workflow-Automatisierung, indem sie untersuchungsreife Vorfälle mit vollständigen Angriffsbeschreibungen und Verhaltenskontext liefert.

Die Bereitstellungsoptionen unserer Sicherheitsplattform passen sich an jede Umgebung an - unabhängig davon, ob Sie eine lokale Infrastruktur, cloud Architekturen oder hybride Konfigurationen verwenden. Die automatisierten Workflow-Funktionen für die Reaktion auf Vorfälle lassen sich direkt in Ihre bestehenden Prozesse integrieren, wodurch die Triagezeit für Analysten drastisch reduziert und die Reaktion auf Bedrohungen im gesamten Sicherheitsbereich beschleunigt wird.

Vectra AI erfasst Telemetriedaten von wichtigen cloud und Identitätsplattformen wie AWS, Azure AD, Azure und Microsoft 365 und verwendet speziell entwickelte KI-Modelle, um diese Rohdaten in aussagekräftige Bedrohungssignale zu verwandeln. Diese Protokolle - ob Authentifizierungsereignisse, Zugriffstoken oder API-Aufrufe - werden kontinuierlich von KI-Engines verarbeitet, die das Verhalten von Angreifern in cloud Umgebungen verstehen.

• Domänenspezifische KI-Modelle werden auf Verhaltens-Baselines innerhalb jeder cloud trainiert. Dadurch können sie Aktionen erkennen, die vom normalen Benutzer-, Rollen- oder Systemverhalten abweichen - wie verdächtige Anmeldungen, Privilegieneskalationen oder ungewöhnliche Zugriffsmuster.
• Unsere KI korreliert automatisch Erkennungen aus der cloud, der Identität und dem Netzwerk und erstellt eine einheitliche Darstellung eines Angriffs, während er sich über verschiedene Systeme hinweg entfaltet. So können Sicherheitsteams das gesamte Ausmaß einer Kompromittierung erkennen (z. B. von einer anomalen Azure AD-Anmeldung bis hin zu einer seitlichen Bewegung in AWS).
• Sobald die Signale erfasst sind, werden sie mit Kontext wie Benutzerberechtigungsstufe, Geräteidentität und Unternehmensrolle angereichert. Unsere KI wendet dann eine Priorisierungslogik an, die auf Risikofaktoren basiert, sodass nur die dringendsten Bedrohungen in den Vordergrund rücken.

Dieser Ansatz gewährleistet eine umfassende Abdeckung von cloud , reduziert das Alarmvolumen und ermöglicht es den Verteidigern, bösartige Aktivitäten zu erkennen und zu stoppen, die sich über verschiedene cloud und Benutzeridentitäten erstrecken.

Ja. Die Vectra AI bietet umfassende Bedrohungserkennung für das moderne Netzwerk. Die Skalierbarkeit unserer Bedrohungserkennung für Unternehmen verarbeitet täglich Millionen von Entitäten und ist dabei präzise.

Unsere cloud mit KI korreliert Bedrohungssignale in Ihrem gesamten digitalen Ökosystem und bietet eine einheitliche Bedrohungserkennung unabhängig von der Komplexität der Infrastruktur. Tatsächlich steigert dieses erhöhte Datenvolumen die Effektivität unserer KI - mehr Entitäten bedeuten umfangreichere Verhaltensgrundlagen und eine genauere Erkennung. Unsere automatisierte SOC-Alarmtriage verarbeitet riesige Datenmengen und liefert gleichzeitig die entscheidenden, zuverlässigen Alarme, die wichtig sind. Dadurch wird das Alarmvolumen in der Regel um mehr als 90 % reduziert und die Erkennungsgenauigkeit verbessert.