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datapot ais 智能安全分析平台

datapot ais运用大数据的技术,根据客户的需求和规模,对海量的网络数据分析,提供了一个高扩展,低延迟,高吞吐的解决方式。作为一个高度整合的平台,datapot ais提供了包括地理,资产,用户等各类信息,从而避免了分析员在各种其他平台和工具中跳转采集数据。通过引入第三方的网络安全信息库信息,对数据进行标记,进一步挖掘潜在的威胁信息。 


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datapot ais运用大数据的技术,根据客户的需求和规模,对海量的网络数据分析,提供了一个高扩展,低延迟,高吞吐的解决方式。作为一个高度整合的平台,datapot ais提供了包括地理,资产,用户等各类信息,从而避免了分析员在各种其他平台和工具中跳转采集数据。通过引入第三方的网络安全信息库信息,对数据进行标记,进一步挖掘潜在的威胁信息。 



查找网络中的主动攻击者

•通过确凿的答案自动进行安全调查

•持续跟踪所有攻击阶段的威胁

•监控所有流量 - 内部和互联网

•分析来自安全系统,认证系统和saas应用程序的日志

•涵盖所有设备 - 任何操作系统,byodiot

•保护所有基础设施 - 物理和虚拟

•与领先的siems,防火墙,nac和端点凯时kb88官方网站的解决方案集成















datapot ais人工智能的安全操作平台

基于datapot ais的网络安全平台将安全专业知识的积累和先进的威胁研究与广泛的数据科学和现代机器学习技术相结合,可在整个企业中提供自动威胁检测,分类和关联。datapot ais通过自动化数据采集,威胁检测,分析和响应功能来缩短检测时间和成本。这为soc团队提供了可行的信息来快速阻止攻击。

通过利用ai自动执行安全事件的手动,耗时的人工分析,datapot ais将几周或几个月的工作缩短到几分钟,将威胁调查所花费的时间减少了90%,企业可以专注于数据丢失预防和缓解。
    对于网络覆盖和可视性,datapot ais可全天候监控和分析所有网络流量。这包括内部(东西向)网络流量,互联网(南北)流量,以及具有ip地址的物理和虚拟主机之间的内部流量。

datapot ais 基于数据科学的智能模型

datapot ais威胁检测方法将专业知识与广泛的数据科学和机器学习技术相结合。该模型基于前沿研究,全球学习模型和本地学习模型提供了威胁情报和学习的连续循环。使用datapot ais,这些不同的视角结合在一起,提供一个持续,完整和集成的视图,在您的网络中展现复杂的多级攻击。

这些独特的情报阶段对于发现现代威胁至关重要。本章解释了每个关键阶段如何为整体检测模型做出贡献,显示了具体的检测技术的例子,并描述了这些检测技术可以找到的各种威胁。

全球学习 

确定威胁共同的基本特征

技术:

•监督机器学习



datapot ais模型首先通过收集全球各大威胁情报共享平台数据并对许多类型的恶意流量和内容进行大规模的分析,以及寻找真正重要的特征。通过不断分析恶意软件,攻击手段,技术和程序,以确定威胁形势的新趋势。

本地学习 

确定本地网络中的正常和异常

技术:

•无监督机器学习,异常检测

例:

k-means聚类








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