OpenText 拥有数十年的专业经验,可帮助您解锁数据、连接人员和流程,并以信任为 AI 提供动力
以全新方式查看信息
能够理解您的业务、数据和目标的 AI
迎接更快的决策。您安全的 AI 个人助理已准备就绪,随时开始工作
利用生成式 AI 为供应链获取更深入的见解
利用 AI 内容管理和智能 AI 内容助手实现高效工作
实现更快的应用交付、开发和自动化软件测试
提升客户沟通和体验,助力客户成功
让用户、服务代理和 IT 人员能够找到他们所需的答案
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利用成熟的 OpenText 信息管理技术构建自定义应用程序
安全信息管理与可信的 AI 相结合
提升数据和 AI 信任度的统一数据框架
在这里,您可以使用数据语言构建、部署和迭代代理
一套用于帮助摄取数据和自动化元数据标记,以推动 AI 发展的工具
一套使治理具有主动性和持久性的服务和 API
专业服务专家助您踏上 AI 之旅
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在造成损害之前识别难以检测的威胁

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。
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。
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。
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。
扩展您的安全运营能力。
OpenText™ Enterprise Security Manager
数据安全
应用安全测试
OpenText™ Network Detection and Response
身份和访问管理
OpenText 帮助客户找到合适的方案、恰当的支持与理想的结果。
这些 GSI 均已接受 OpenText 解决方案相关培训和认证,所提供的服务能够提升独立解决方案的价值。
在认证专家的指导下,加速实现数字化转型。
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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。
高级支持
The solution uses unsupervised behavioral analytics to baseline every user and device across Defender for Endpoint and Entra ID telemetry, then flags even slight drift. Peer-group context surfaces malicious, negligent, or compromised insiders early—before privilege abuse or data theft can unfold.
Patented ML pipelines build multi-dimensional behavioral baselines for every entity and update continuously. This adaptive AI uncovers zero-day TTPs and low-noise anomalies missed by signatures, rules, or SIEMs, delivering higher-fidelity detections with almost no tuning.
SaaS onboarding through native Microsoft APIs is agentless and fast. Point to your tenants, backfill 30 days of history, and actionable detections appear within hours. Full behavioral maturity lands after about two weeks, giving SOCs insight long before traditional rule tuning finishes.
Integrated risk scoring suppresses benign anomalies, clusters related indicators, and elevates only high-impact events. The result: up to 90 percent fewer false positives, drastically reduced alert fatigue, and analysts who can focus energy on genuine threats instead of drowning in noise.
Online learning refreshes baselines daily, automatically absorbing role changes, shift rotations, mergers, seasonal peaks, and travel patterns. Detection precision remains tight without rule rewrites, keeping insider-threat coverage accurate as the business and its workforce evolve over time.
Every alert is tagged with ATT&CK tactic, technique, and step; an LLM-generated narrative links precursor activity to follow-on actions. Analysts know their exact kill-chain position, prior context, and recommended next moves, shortening triage and speeding containment.