Darktrace Enterprise Immune System

Darktrace Enterprise Immune System wykrywa i klasyfikuje zagrożenia w całym przedsiębiorstwie. Wykorzystuje czołową na świecie technologię uczenia maszynowego, by wykrywać, klasyfikować i wizualizować potencjalne zagrożenia.

Oprócz niezwykłej skuteczności działania jego niewątpliwą zaletą jest również szybka instalacja. Ponadto w odróżnieniu od podejścia opartego na zasadach i sygnaturach, Darktrace Enterprise nie opiera się na atakach historycznych, by przewidzieć przyszłość. Zamiast tego buduje własną, unikalną wiedzę o tym, jak wygląda typowe zachowanie w danej firmie i potrafi wykrywać pojawiające się zagrożenia w czasie rzeczywistym, w tym zagrożenia z wykorzystaniem informacji poufnych oraz zautomatyzowane wirusy, takie jak oprogramowanie ransomware.

Darktrace Enterprise dostosowuje się do zmian organizacyjnych. Nie ma potrzeby dostrajania systemu ani konfigurowania go. Oznacza to, że identyfikuje nowe zagrożenia, które możesz napotkać w przyszłości, niezależnie od typu zagrożenia lub atakującego. Enterprise szybko identyfikuje nietypowe zachowania i ostrzega o zagrożeniach na wczesnym etapie, podczas gdy Ty sam masz czas na działanie.

 

Kluczowe korzyści:

  • Samokształcenie – wykorzystuje nienadzorowane uczenie maszynowe.
  • Elastyczność – działa w sieciach IT, OT i w Chmurze.
  • Reakcja w czasie rzeczywistym – pozwala na natychmiastową reakcję na zagrożenia.
  • Szybkość wdrożenia – zalety z działania już od pierwszego dnia.
  • Niska ilość fałszywych incydentów bezpieczeństwa w stosunku do konkurencyjnych rozwiązań.
  • Zapewnia pełną widoczność zagrożeń w sieci – bazuje na kopii ruchu.
  • Uniwersalność – modeluje zachowanie użytkownika, urządzenia     i sieci.
  • Możliwość automatycznej reakcji – zatrzymuje zagrożenia typu ransomware i inne, bez ryzyka wpływu na ruch produkcyjny.
  • Instalacja w ciągu kilku godzin.

 

Ten serwis używa plików "cookies" zgodnie z POLITYKĄ PRYWATNOŚCI. Brak zmiany ustawień przeglądarki oznacza jej akceptację. View more
Rozumiem