OpenText Core Behavioral Signals
Detectar amenazas internas y anomalías de comportamiento en tiempo real con UEBA
Detección de amenazas de comportamiento y detección de riesgos internos
Las amenazas internas, tanto intencionadas como por negligencia, pueden provocar enormes pérdidas. Las infraestructuras organizativas y los entornos de ciberseguridad se han vuelto tan complejos que detectar las amenazas internas lleva mucho tiempo.
OpenText™ Core Behavioral Signals es una solución de análisis de comportamiento que utiliza aprendizaje automático no supervisado y ciberseguridad UEBA para identificar amenazas ocultas dentro de su organización. Se adapta automáticamente a su entorno, detecta comportamientos anómalos y ayuda a los cazadores de amenazas y a los analistas de seguridad a actuar con mayor rapidez mostrando las pistas más relevantes, sin necesidad de escribir reglas.
¿Por qué OpenText Core Behavioral Signals ?
OpenText Core Behavioral Signals utiliza IA para detectar anomalías de comportamiento en tiempo real, ayudando a los equipos de seguridad a descubrir amenazas avanzadas, reducir el ruido de las alertas y acortar el tiempo de investigación.
- 24/7
detección permanente de amenazas internas
Detecte actividades de riesgo y amenazas avanzadas sin depender de reglas, umbrales o firmas, incluso cuando las tácticas cambian. - 100%
aprendizaje automático totalmente sin supervisión
Las líneas de base del comportamiento se adaptan automáticamente con el tiempo, eliminando la necesidad de ajustar o reentrenar manualmente los modelos. - Miles de millones
de eventos analizados, un puñado de pistas proporcionadas
Obtenga pistas significativas sobre las amenazas filtrando la señal del ruido, independientemente de la cantidad de datos con la que trabaje.
[OpenText Core Behavioral Signals] puso de relieve comportamientos interesantes en algunas de nuestras aplicaciones que proporcionaron valiosa inteligencia. Tener una visión profunda de cómo nuestro personal utiliza el entorno nos da la oportunidad de detectar comportamientos anómalos y detener a un actor malicioso más rápidamente.
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Casos prácticos
Desde riesgos internos hasta credenciales comprometidas, OpenText Core Behavioral Signals proporciona herramientas de caza de amenazas que revelan amenazas difíciles de detectar a través de perspectivas de comportamiento.
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Identifique a los empleados o contratistas que se comportan de forma inadecuada, antes de que se produzca una filtración de datos o un sabotaje. Las bases de comportamiento se adaptan casi en tiempo real para detectar desviaciones peligrosas.
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Detecte amenazas que no coincidan con IOC o firmas conocidas. La detección basada en el comportamiento descubre nuevas técnicas de ataque antes de que escalen.
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Filtre el ruido y consiga pistas de alta prioridad. OpenText Core Behavioral Signals saca a la luz amenazas reales con un contexto enriquecido, lo que reduce la carga de trabajo de los analistas.
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Detecte credenciales robadas a través de anomalías de comportamiento, como tiempos de inicio de sesión inusuales, cambios de privilegios o movimientos laterales, sin necesidad de crear reglas.
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Descubra amenazas de baja intensidad detectando cambios en el comportamiento de cuentas que hasta ahora habían permanecido tranquilas. Esta táctica es esencial para detectar intrusiones de larga duración.
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Detecte accesos sospechosos a datos confidenciales e IP antes de que se filtren o compartan. El contexto de comportamiento ayuda a detener rápidamente el uso indebido accidental o malintencionado.
Características principales
Detecte los riesgos reales con mayor rapidez utilizando análisis de comportamiento, UEBA y aprendizaje automático no supervisado, sin necesidad de ajustar o escribir reglas.
Detección de anomalías de comportamiento
Supervisa continuamente el comportamiento de usuarios y entidades para descubrir actividades sospechosas, incluso cuando las amenazas evolucionan o imitan el comportamiento normal.
Motor de aprendizaje automático no supervisado
Aprende automáticamente patrones de comportamiento normales a partir de sus datos, sin necesidad de datos etiquetados ni de creación manual de reglas.
Generación de prospectos basada en el riesgo
Transforma los registros sin procesar en pistas de amenazas priorizadas mediante la identificación de comportamientos que se desvían significativamente de la norma.
Reducción del tiempo de respuesta
Ayuda a los cazadores de amenazas a actuar con rapidez al hacer aflorar pistas enriquecidas que reducen el tiempo de investigación y la sobrecarga cognitiva.
Cómo comprar
OpenText Core Behavioral Signals
| El riesgo organizativo de un vistazo |
|---|
| Cronogramas dinámicos de anomalías y riesgos |
| Alertas totalmente transparentes |
| Colaboración entre analistas |
| Cartografía ATT&CK de MITRE |
| Visor de eventos en bruto |
| API para SOAR y sistema de tickets de problemas |
| Soporte de datos CrowdStrike Falcon |
| Nube pública |
|---|
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OpenText Core Behavioral Signals recursos
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Añadir capacidades UEBA para obtener más visibilidad de los comportamientos individuales de los usuarios.
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