OpenText Core Behavioral Signals
Détectez les menaces internes et les anomalies comportementales en temps réel avec UEBA
Détection comportementale des menaces et détection des risques internes
Les menaces internes, qu'elles soient intentionnelles ou dues à la négligence, peuvent entraîner des pertes énormes. Les infrastructures organisationnelles et les environnements de cybersécurité sont devenus si complexes qu'il est très chronophage de détecter les menaces internes.
OpenText™ Core Behavioral Signals est une solution d'analyse comportementale qui utilise l'apprentissage automatique non supervisé et la cybersécurité UEBA pour détecter les menaces cachées au sein de votre organisation. Il s’adapte automatiquement à votre environnement, détecte les comportements anormaux et aide les chasseurs de menaces et les analystes de sécurité à agir plus rapidement en mettant en avant les pistes les plus pertinentes — sans qu'il soit nécessaire d'écrire des règles.
Pourquoi OpenText Core Behavioral Signals ?
OpenText Core Behavioral Signals utilise l'IA pour détecter les anomalies comportementales en temps réel, aidant les équipes de sécurité à découvrir les menaces avancées, à réduire le bruit des alertes et à diminuer le temps d'investigation.
- 24/7
Détection continue des menaces internes
Détectez les activités à risque et les menaces avancées sans vous appuyer sur des règles, des seuils ou des signatures, même lorsque les tactiques évoluent. - 100 %
apprentissage automatique entièrement non supervisé
Les bases comportementales s'adaptent automatiquement au fil du temps, éliminant ainsi le besoin de réglages manuels ou de réentraînement des modèles. - Milliards
Parmi les événements analysés, une poignée de pistes a été fournie.
Faites émerger des pistes de menaces significatives en filtrant le signal du bruit, peu importe la quantité de données avec laquelle vous travaillez.
[OpenText Core Behavioral Signals] a mis en évidence des comportements intéressants dans certaines de nos applications, fournissant des renseignements précieux. Avoir une compréhension approfondie de la manière dont notre personnel utilise l'environnement nous offre l'opportunité de repérer les comportements anormaux et d'arrêter plus rapidement un acteur malveillant.
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Cas pratiques
Des risques internes aux informations d'identification compromises, OpenText Core Behavioral Signals offre des outils de chasse aux menaces qui révèlent des menaces difficiles à détecter grâce à des analyses comportementales.
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Identifier les employés ou les sous-traitants qui agissent de manière inhabituelle, avant qu'une exfiltration de données ou un sabotage ne se produise. Les bases comportementales s'adaptent en temps quasi réel pour identifier les écarts à risque.
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Repérer les menaces qui ne correspondent pas à des IOC ou à des signatures connues. La détection basée sur le comportement découvre de nouvelles techniques d'attaque avant qu'elles ne s'intensifient.
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Éliminez le bruit et obtenez des prospects de haute priorité. OpenText Core Behavioral Signals met en évidence les menaces réelles avec un contexte riche, réduisant la charge de travail des analystes.
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Détectez les identifiants volés par des anomalies comportementales telles que des horaires de connexion inhabituels, des modifications de privilèges ou des mouvements latéraux, sans créer de règles.
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Détectez les menaces discrètes en identifiant les changements de comportement des comptes précédemment silencieux. Cette tactique est essentielle pour détecter les intrusions à longue durée de séjour.
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Interceptez les accès suspects aux données sensibles et aux adresses IP avant qu'ils ne soient divulgués ou partagés. Le contexte comportemental aide à arrêter rapidement les abus accidentels ou malveillants.
Principales caractéristiques
Identifiez plus rapidement les risques réels en utilisant l'analyse comportementale, l'UEBA et l'apprentissage automatique non supervisé, sans nécessiter de réglages ou de rédaction de règles.
Détection des anomalies comportementales
Surveille en continu le comportement des utilisateurs et des entités pour détecter toute activité suspecte, même lorsque les menaces évoluent ou imitent un comportement normal.
Moteur d’apprentissage automatique non supervisé
Apprend automatiquement les modèles de comportement normaux à partir de vos données — pas besoin de données étiquetées ni de création manuelle de règles.
Génération de leads basée sur les risques
Transforme les journaux bruts en pistes de menaces prioritaires en identifiant les comportements qui dévient significativement de la norme.
Temps de réponse réduit
Aide les chasseurs de menaces à agir rapidement en mettant en avant des pistes enrichies qui réduisent le temps d'enquête et la surcharge cognitive.
Comment acheter
OpenText Core Behavioral Signals
| Le risque organisationnel en un coup d'œil |
|---|
| Des échéances dynamiques pour les anomalies et les risques |
| Alertes entièrement transparentes |
| Collaboration avec les analystes |
| Cartographie MITRE ATT&CK |
| Visualiseur d’événements bruts |
| APIs pour SOAR et système de gestion des tickets d'incidents |
| Support des données CrowdStrike Falcon |
| Cloud public |
|---|
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