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安全运营

OpenText Core Threat Detection and Response

在造成损害之前识别难以检测的威胁

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内部威胁检测

别再为误报浪费时间——更快揭示关键威胁。利用 AI 驱动的检测功能了解您的环境并识别他人忽略的内部威胁，从而增强您的安全运营中心 (SOC)。

OpenText™ Core Threat Detection and Response 使用获得专利的自学习行为分析技术来检测内部威胁、凭据滥用并规避基于规则工具的细微异常情况。它能持续学习用户和系统间的正常交互，识别指示风险的偏差，而无需手动调整或添加代理。帮助您的 SOC 减少警报疲劳，优先响应并精准检测高级威胁。

为什么选择 OpenText Core Threat Detection and Response？

利用自适应人工智能来现代化安全运营，减少警报疲劳，更快地检测内部威胁，并为您的团队争取更多时间。

  • 减少
    行为 AI 基线误报
    根据每个实体正常行为的偏差，而不是通用规则或签名，来检测威胁。
  • 10+
    经验证的创新专利，拥有十多年的专利研究成果
    基于 10 多项专利的 AI 技术，可进行高级行为检测和内部威胁识别。
  • 80%
    红队检测成功率（由熟练的威胁猎手执行）
    利用上下文丰富的警报提高威胁猎手的准确性，从而发现隐蔽攻击并加快调查速度。

用例

利用人工智能驱动的检测功能，该功能从您的环境中学习，为 SOC 分析师、威胁猎手和安全领导者提供支持。检测内部威胁，减少警报疲劳，揭露传统工具所忽略的高级攻击。

  • 通过自学习行为分析识别恶意内部人员、疏忽行为和被攻破的账户。在不依赖预定义规则的情况下，标记异常访问、权限滥用和可疑数据移动。

  • 通过基于行为上下文持续优先化风险的自适应人工智能，揭示重要的威胁。让您的 SOC 团队停止追踪虚假警报，专注于真正的威胁。

  • 超越原始日志。通过自动呈现的行为威胁指标、风险评分异常和指导调查的通俗语言上下文，为威胁猎人提供先发优势。

  • 捕捉那些缓慢移动、隐蔽且伪装的威胁。行为优先检测在高级攻击升级之前发现其早期迹象，即使是那些没有已知特征的攻击。

    关键功能

    使用自学习行为分析来现代化您的 SOC，优先处理真实威胁，减少噪音，并随着环境的变化进行调整。

    行为分析引擎

    对用户和实体行为进行持续基线检测以识别异常活动，例如凭据滥用、横向移动和内部威胁，而无需依赖规则或阈值。

    无监督机器学习

    通过 AI 学习贵组织的“独特常态”，AI 会随着时间自动调整检测，随着用户、角色和风险因素的变化提高精确度。

    上下文丰富的警报

    提供清晰、按优先级排列的警报，并解释发生的问题及其重要性，以便分析师更快做出响应，而无需过滤噪音。

    基于风险的优先级排序

    检查行为的严重性、频率和同伴比较，动态评分和排序威胁，引导注意力到真正紧急的事项。

    Microsoft 生态系统集成

    从 Microsoft Defender for Endpoint 和 Entra ID 获取遥测数据，利用行为分析丰富检测，提升 Microsoft 工具已识别的检测效果。

    可视化调查仪表板

    通过直观的时间线、实体热力图和用户行为趋势，快速分流和调查，从而加快分析师的决策过程。

    加速发掘 OpenText™ Core Threat Detection and Response 的价值

    专业服务

    OpenText 专业服务将端到端解决方案的实施与全面技术服务相结合，以优化系统。

      合作伙伴

      OpenText 帮助客户找到合适的方案、恰当的支持与理想的结果。

      社区

      探索我们的 OpenText 社区。与个人和企业建立联系，获取洞察和支持。参与讨论。

      高级支持

      通过专门的专家团队，为您的复杂 IT 环境提供关键任务支持，优化 OpenText 解决方案的价值。

        迈出下一步

        为您的团队提供 AI 原生、行为驱动型威胁检测功能，帮助 SOC 轻松检测内部威胁和高级攻击以免其升级。

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