Security Operations modernisieren

Signaturbasierte Detection kombiniert mit KI-gestützter Angriffserkennung

Signaturbasierte Sicherheitslösungen erkennen bekannte Bedrohungen zuverlässig. Moderne Angriffe entwickeln sich jedoch schneller, als klassische Signaturen aktualisiert werden können.

Nur KI-gestützte Detection ermöglicht es, unbekannte Bedrohungen in Echtzeit sichtbar zu machen und frühzeitig zu stoppen.

So funktioniert die Plattform

Funktionen

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Hybride und Multi-Cloud-Umgebungen haben die Angriffsfläche moderner Unternehmen massiv erweitert. Angreifer verfügen heute über deutlich mehr Möglichkeiten, Netzwerke zu kompromittieren, sensible Daten zu exfiltrieren und sich unentdeckt lateral zu bewegen.

Gleichzeitig steigt die Zahl unbekannter Bedrohungen exponentiell — über Identitäten, Public-Cloud-Infrastrukturen, SaaS-Plattformen und Rechenzentrumsnetzwerke hinweg.

Für Security-Teams bedeutet das: Klassische Detection-Ansätze allein reichen nicht mehr aus.

Es ist Zeit für einen neuen Ansatz in Detection & Response.

Die Herausforderung

Signaturbasierte Detection stößt an ihre Grenzen

Mit zunehmender Komplexität hybrider Infrastrukturen wächst auch das Risiko unbekannter Angriffsmethoden. Signaturen erkennen ausschließlich bereits bekannte Bedrohungen — neue oder angepasste Angriffe bleiben häufig unsichtbar.

Um moderne Angriffe zuverlässig zu erkennen, benötigen Unternehmen zusätzlich KI-gestützte Verhaltensanalyse.

Die Lösung

NDR neu definiert für hybride und Multi-Cloud-Umgebungen

Vectra NDR kombiniert klassische signaturbasierte Detection mit KI-gestützter Verhaltensanalyse in einer zentralen Plattform.

Dadurch erhalten Security-Teams vollständige Transparenz über bekannte und unbekannte Bedrohungen hinweg — inklusive Netzwerk, Identitäten, Public Cloud und SaaS-Anwendungen.

KI-gestützte Detection

Vectra AI erkennt reale Angreifertechniken entlang der gesamten Cyber Kill Chain — weit über klassische Signaturen oder einfache Anomalieerkennung hinaus. Die Plattform deckt mehr als 90 % der MITRE ATT&CK-Techniken ab und erkennt auch bislang unbekannte Angriffsmuster.

KI-gestützte Triage

Durch Deep-Learning-basierte Analyse versteht Vectra AI die Besonderheiten Ihrer Umgebung und reduziert Alert Noise um bis zu 85 %. Dadurch konzentrieren sich Analysten auf echte Bedrohungen statt auf Fehlalarme.

KI-gestützte Priorisierung

Vectra AI priorisiert Bedrohungen anhand realer Angriffsprofile und Angriffsdynamiken. Analysten verbringen dadurch deutlich weniger Zeit mit manueller Bewertung und können schneller reagieren.

So funktioniert die Plattform

Die Stärke multidimensionaler KI

Die Vectra AI Plattform nutzt multidimensionale KI, um Bedrohungen sichtbar zu machen, die klassische Sicherheitslösungen nicht erkennen können. Die patentierte Attack Signal Intelligence™ korreliert Verhaltensmuster über mehrere Dimensionen hinweg und identifiziert reale Angriffe inmitten großer Mengen irrelevanter Security-Signale.

Signaturen allein reichen nicht aus

Signaturen erkennen ausschließlich bekannte Bedrohungen. Moderne Angriffe verändern sich jedoch kontinuierlich. Was nicht sichtbar ist, kann auch nicht geschützt werden.

KI, die Angreiferverhalten versteht

Vectra NDR kombiniert signaturbasierte Detection mit KI-gestützter Echtzeit-Verhaltensanalyse. Dadurch erhalten Security-Teams vollständigen Kontext über bekannte und unbekannte Angriffstechniken hinweg.

Der Vectra-AI-Ansatz: Signatur + KI

Umfassende Abdeckung

Einheitliche Angriffstelemetrie liefert Transparenz über Netzwerk, Identitäten, Public Cloud und geschäftskritische SaaS-Anwendungen wie Microsoft 365 hinweg.

Klare Priorisierung statt Alert-Flut

Vectra AI verbindet KI-gestützte Detection mit IOC-Kontext und korreliert Bedrohungssignale zu verwertbaren Angriffskontexten. Dadurch erkennen Analysten schnell, welche Aktivitäten tatsächlich kritisch sind.

Volle Kontrolle

Vectra AI ermöglicht den schrittweisen Übergang zu moderner KI-gestützter Detection & Response — ohne bestehende Investitionen in signaturbasierte Sicherheitslösungen ersetzen zu müssen.