7 причин приумножить ваше наследие SIEM (Вместо того чтобы заменить его)
Наследие SIEMСистемы безопасности являются основой корпоративных операций, но при этом сталкиваются с современными темпами угроз, облачными средами и огромным количеством оповещений, из-за которых аналитики тонут в информационном шуме. Вместо того чтобы терпеть дорогостоящие и разрушительные проекты по полной замене, SIEM Расширение возможностей обеспечивает более быстрый путь к модернизации за счет Open XDR платформы, повышающие точность обнаружения, расширяющие обзорность и снижающие усталость от оповещений, одновременно защищая существующие инвестиции в инфраструктуру.
Ваша SIEM Она добросовестно собирает журналы. Она соответствует всем требованиям. Но останавливает ли она современные угрозы? Неприятная правда, с которой сталкиваются архитекторы безопасности, заключается в том, что устаревшие системы... SIEM Платформы, разработанные для защиты периметра, не справляются с противниками, которые используют ошибки конфигурации облачных сервисов, уязвимости идентификации и «слепые зоны» операционных технологий. Команды безопасности среднего бизнеса сталкиваются с угрозами корпоративного уровня при ограниченных бюджетах, что делает решение о расширении или замене особенно важным.
Утечка данных из национальных публичных баз данных потенциально привела к утечке 2.9 млрд записей в течение 2024 года. Атака вируса-вымогателя Change Healthcare нарушила работу медицинских служб, затронув более 100 млн медицинских карт пациентов. Масштабная утечка учётных данных в июне 2025 года привела к утечке 16 млрд учётных данных, собранных в ходе многолетних вредоносных кампаний по краже информации. Эти инциденты имеют общие характеристики, которые раскрывают фундаментальные недостатки традиционных подходов к безопасности.
Следующее поколение SIEM
Звездная кибер-компания следующего поколения SIEMкак важнейший компонент в рамках Звездной Киберсистемы Open XDR Платформа...
Испытайте безопасность на основе искусственного интеллекта в действии!
Откройте для себя передовой искусственный интеллект Stellar Cyber для мгновенного обнаружения угроз и реагирования на них. Запланируйте демонстрацию сегодня!
Почему расширение возможностей лучше замены для модернизации SIEM
Когда ваш SIEM Если система устареет, общепринятое мнение подскажет её замену. Такой подход приводит к шестимесячным развертываниям, сбоям в работе и отложенной окупаемости инвестиций. SIEM Дополнение использует иной подход, расширяя, а не устраняя существующие платформы.
Экономический аргумент оказывается убедительным для организаций, работающих в условиях ограниченного бюджета. SIEM Замена требует месяцев миграции данных, создания правил корреляции и переобучения аналитиков, в то время как мониторинг безопасности страдает. Расширение возможностей сохраняет институциональные знания, заложенные в существующих правилах и рабочих процессах, одновременно добавляя возможности, недоступные для устаревших платформ.
Традиционном SIEMОни превосходно справляются с агрегацией журналов и составлением отчетов о соответствии требованиям. Однако они терпят неудачу в корреляции угроз в режиме реального времени в гибридных средах. Зачем отказываться от того, что работает? Стратегии расширения функционала позволяют использовать платформы следующего поколения наряду с устаревшими. SIEMs, позволяя каждому выполнять свою оптимальную функцию, в то время как современный уровень занимается расширенным обнаружением угроз, автоматической сортировкой и междоменной корреляцией.
Организации, внедряющие стратегии аугментации, сообщают о немедленном улучшении операционной деятельности. Одна муниципальная служба безопасности полностью заменила Splunk после того, как подход Stellar Cyber к аугментации сократил расходы на 50%, при этом обрабатывая критически важную информацию за считанные минуты, а не часы. Переход начался с аугментации, продемонстрировав её ценность ещё до полной миграции.
Окончательный топ-7 SIEM Причины аугментации
1. Система оповещения на основе искусственного интеллекта устраняет выгорание аналитиков
Усталость от оповещений — это тихий убийца центров управления безопасностью. Аналитики ежедневно сталкиваются с тысячами уведомлений, при этом частота ложных срабатываний часто превышает 40%. Традиционные методы SIEMСистемы генерируют оповещения на основе жестких правил, которые не могут адаптироваться к специфическим особенностям окружающей среды или отличать реальные угрозы от оперативных аномалий.
Сколько времени ваши аналитики тратят на проверку бесполезных оповещений? Исследования показывают, что службы безопасности тратят почти 30% своего времени на отслеживание малозначимых оповещений, возникающих на фоне растущих объёмов данных. Эта операционная нагрузка создаёт опасные пробелы, где реальные угрозы остаются незамеченными, пока аналитики расследуют пятнадцатое ложное срабатывание за смену.
Система сортировки на основе ИИ преобразует это уравнение посредством автоматизированной оценки рисков с учётом множества контекстных факторов. Модели машинного обучения анализируют критичность активов, модели поведения пользователей, индикаторы аналитики угроз и контекст окружающей среды для формирования комплексных оценок рисков. Атака на Change Healthcare в 2024 году, в ходе которой был использован один сервер без многофакторной аутентификации, демонстрирует, как злоумышленники используют пробелы, возникающие, когда аналитики пропускают критические оповещения, скрытые в шуме.
Многоуровневая система искусственного интеллекта Stellar Cyber использует как контролируемое машинное обучение, обученное на известных шаблонах угроз, так и неконтролируемые алгоритмы, выявляющие статистические аномалии в поведении сети и пользователей. Этот двойной подход обеспечивает комплексную защиту как от документированных угроз, так и от ранее неизвестных методов атак. Ведущие внедрения демонстрируют снижение нагрузки на аналитиков на 80–90% благодаря эффективной автоматизированной сортировке.
Процесс сортировки начинается с автоматизированного обогащения, в ходе которого собирается дополнительная информация о событиях безопасности из внутренних и внешних источников. Эта информация включает в себя идентификационную информацию пользователей, данные об уязвимостях активов, сведения о топологии сети и последние обновления данных об угрозах. Механизмы поведенческого анализа сравнивают текущую активность пользователей, устройств и приложений с установленными базовыми показателями.
2. Автоматизированная корреляция случаев связывает воедино истории атак
Традиционном SIEMОповещения представляются как отдельные события. Аналитики вручную восстанавливают хронологию атак, сопоставляя события на нескольких консолях и из разных источников данных. Такой фрагментарный подход задерживает идентификацию угроз и позволяет опытным злоумышленникам завершить свои задачи до того, как защитники поймут весь масштаб проблемы.
Корреляционный ИИ на основе GraphML представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как платформы безопасности выявляют взаимосвязи между, казалось бы, не связанными между собой событиями безопасности. Вместо того, чтобы предоставлять аналитикам тысячи отдельных оповещений, корреляционные механизмы автоматически собирают связанные данные в комплексные инциденты, раскрывающие суть атак.
Кампания Salt Typhoon 2024 года продемонстрировала, как злоумышленники используют уязвимости интеграции, взламывая системы девяти американских телекоммуникационных компаний с помощью сложных многовекторных атак. Традиционные SIEMУ злоумышленников возникают трудности с сопоставлением действий на разных этапах атаки, что позволяет им действовать незамеченными в течение длительных периодов времени.
Подход Stellar Cyber использует технологию GraphML для выявления взаимосвязей на основе сходства свойств, времени и поведения. Этот ИИ обучается на реальных данных и постоянно совершенствуется по мере эксплуатации. Система способна значительно снизить нагрузку на аналитиков, преобразуя тысячи оповещений в сотни контролируемых случаев в день.
Почему корреляция так важна? Фреймворк MITRE ATT&CK описывает более 200 методов атак, охватывающих 14 тактических категорий. Эффективная защита требует выявления закономерностей, охватывающих несколько методов и уровней инфраструктуры. Атака на банк Sepah в марте 2025 года продемонстрировала, как злоумышленники комбинируют несколько методов ATT&CK для достижения своих целей. Злоумышленники использовали методы первоначального доступа для создания плацдармов, применяли методы сбора учетных данных для повышения привилегий и применяли тактику кражи данных, чтобы украсть 42 миллиона клиентских записей.
Корреляция с помощью ИИ решает основную задачу, стоящую перед бережливыми командами безопасности, устраняя необходимость в разрастании инструментов и утомляя их от оповещений. Когда аналитика угроз интегрирована в платформу безопасности, аналитики мгновенно получают доступ к релевантному контексту, не переключаясь между инструментами и не сопоставляя данные из разрозненных источников.
3. Расширенная видимость в облачных, OT и идентификационных доменах
Наследие SIEM Эти архитектуры были разработаны для моделей обеспечения безопасности периметра локальной инфраструктуры. Они собирают огромные объемы данных журналов без интеллектуальной фильтрации, а механизмы обработки с трудом справляются с требованиями к анализу в реальном времени в облачных средах, системах операционных технологий и инфраструктуре идентификации.
Службы безопасности внедряют точечные решения для борьбы с конкретными угрозами. EDR защищает конечные точки. Сетевая безопасность отслеживает потоки трафика. Облачные платформы безопасности защищают виртуальную инфраструктуру. Системы управления идентификацией контролируют права доступа. Каждый инструмент работает изолированно. Злоумышленники используют пробелы между этими уровнями защиты.
Что происходит, когда видимость ограничивается периметром центра обработки данных? Атака на Colonial Pipeline в 2021 году продемонстрировала, что программы-вымогатели, нацеленные на ИТ-инфраструктуру, могут полностью остановить критически важные энергетические операции, что негативно скажется на поставках топлива на востоке США. Успех атаки отчасти объясняется отсутствием адекватного мониторинга безопасности в операционных средах, интегрированного с корпоративными системами безопасности.
Облачные среды требуют постоянного мониторинга, поскольку ресурсы динамически масштабируются, а конфигурации постоянно меняются. Традиционный мониторинг безопасности основан на плановых сканированиях и периодическом анализе журналов. Видимость в облаке включает в себя анализ всех облачных активов, действий и подключений во всех многооблачных средах в режиме реального времени.
Конвергенция ИТ и ОТ создаёт проблемы интеграции, выходящие далеко за рамки технической совместимости. Рассмотрим только жизненные циклы систем. ИТ-отдел обновляет оборудование каждые 3–5 лет, в то время как оборудование ОТ часто служит 15–25 лет. Графики установки исправлений отражают это несоответствие. ИТ-отдел ежемесячно устанавливает обновления безопасности, в то время как ОТ-системы получают обновления только во время планового обслуживания.
Звездный Кибер Open XDR Платформа устраняет эти пробелы в прозрачности, нормализуя данные из различных источников и применяя аналитику на основе ИИ для обнаружения угроз по всей поверхности атаки. Модель данных Interflow позволяет ИТ-специалистам и инструментам безопасности взаимодействовать на общем языке, обеспечивая обнаружение и реагирование на любую угрозу независимо от ее источника.
Возможности обнаружения и реагирования в сети обеспечивают беспрецедентную прозрачность за счет объединения необработанных пакетов с журналами межсетевых экранов нового поколения (NGFW), NetFlow и IPFix из различных источников. Это включает физические и виртуальные коммутаторы, контейнеры, серверы и общедоступные облачные среды. Применение ИИ в SIEM Быстро выявляет «слепые зоны» в сетях и извлекает журналы безопасности из труднодоступных мест.
Угрозы, связанные с кражей личных данных, представляют собой растущий вектор атак. Отчеты Verizon DBIR за 2024 и 2025 годы показывают, что 70% утечек данных теперь начинаются с кражи учетных данных. Система обнаружения и реагирования на угрозы, связанные с кражей личных данных (ITDR) Возможности системы позволяют отслеживать поведение пользователей, выявлять аномальную активность и реагировать на атаки, основанные на идентификации пользователей, которые обходят традиционные средства защиты периметра.
4. Обогащение данных об угрозах обеспечивает мгновенный контекст
Необработанные события безопасности не имеют контекста, необходимого для быстрого принятия решений. При срабатывании оповещения аналитикам приходится вручную изучать IP-адреса, домены, хэши файлов и поведение пользователей, чтобы определить степень угрозы. Эти накладные расходы на расследование увеличивают время реагирования и отнимают ценное внимание аналитиков.
Ежедневно службы безопасности сталкиваются с более чем 35 000 новых образцов вредоносного ПО. Государственные субъекты используют эксплойты нулевого дня, специально разработанные для обхода традиционных мер безопасности. Утечка национальных публичных данных в 2024 году потенциально привела к раскрытию 2.9 миллиарда записей, продемонстрировав, как злоумышленники систематически используют пробелы в системе обнаружения угроз.
Обогащение данных преобразует необработанные данные безопасности в полезную для действий информацию, добавляя контекстную информацию о событиях и несобытиях. События безопасности можно дополнить контекстной информацией из пользовательских каталогов, инструментов инвентаризации активов, инструментов геолокации, сторонних баз данных об угрозах и множества других источников.
Платформа анализа угроз Stellar Cyber эффективно объединяет коммерческие, открытые, государственные и проприетарные каналы информации об угрозах, включая Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish и PhishTank. Эта интеграция расширяет возможности обнаружения и реагирования, сопоставляя обнаруженную активность с известными шаблонами атак и индикаторами компрометации.
Обнаружение угроз значительно повышается за счет использования обогащения данных в реальном времени. Контекст бизнес-данных и информации об угрозах может быть использован для улучшения аналитики обнаружения, повышая эффективность. SIEMСпособность системы выявлять угрозы. Она также может повысить оценку риска угрозы, отдавая приоритет при расследовании угроз с более высоким уровнем риска.
При поиске угроз и реагировании на инциденты дополнительный контекст, предоставляемый посредством обогащения, позволяет быстро проводить расследование и принимать меры. Например, дополнительный контекст из канала аналитики угроз может определить, что вложение к электронному письму содержит известное вредоносное имя файла. Другой пример — критичность активов. Определив критичность определённых элементов инфраструктуры, можно определить приоритетность расследования угроз для ключевой инфраструктуры.
Утечка данных AT&T в 2025 году, затронувшая 31 миллион клиентов, наглядно демонстрирует важность комплексного мониторинга облачных систем и анализа угроз. Злоумышленники получали доступ к нескольким облачным системам в течение длительного времени, но организации, располагающие полным мониторингом, могли отследить путь атаки и быстро идентифицировать все затронутые ресурсы.
5. Интегрированные стратегии реагирования ускоряют сдерживание
После анализа журналов и выявления деятельности высокого риска, традиционные методы SIEMПросто отправьте оповещение соответствующему аналитику. Успех MSSP определяется не только навыками аналитика, но и эффективностью. Сценарии автоматического реагирования состоят из предварительно созданных рабочих процессов, которые запускаются при возникновении конкретных инцидентов.
Рассмотрим SIEM Система обнаруживает последовательность большого количества неудачных попыток ввода пароля, за которой следует успешный вход в систему. Это указывает на атаку методом перебора. SIEM Инструмент настроен таким образом, чтобы сначала выходить из системы на устройстве, а затем блокировать пользователя. Если блокировка пользователя не удаётся, администратор получает уведомление. В случае успеха пользователь получает SMS-уведомление.
Эти стратегии значительно сокращают среднее время реагирования (MTTR), которое количественно определяет скорость выполнения мер по сдерживанию и устранению последствий после подтверждения угрозы. Традиционные процессы реагирования на инциденты приводят к задержкам, поскольку требуется ручная координация действий нескольких инструментов безопасности.
Организация реагирования с помощью автоматизированных сценариев представляет собой наиболее ощутимое операционное преимущество TDIR. Планы безопасности кодируют организационные политики и процедуры в исполняемые рабочие процессы, позволяющие немедленно реагировать на подтверждённые угрозы, не дожидаясь вмешательства человека.
Сценарии действий на основе ИИ-агентов от Stellar Cyber предоставляют пользователям полный контроль над контекстом, условиями и результатами. Сценарии действий можно развернуть глобально или для каждого клиента, а ИИ-агенты обеспечивают адаптивные ответы. Пользователи используют встроенные сценарии действий для стандартных действий или создают собственные сценарии для запуска ответов EDR, вызова веб-хуков или отправки электронных писем.
Эффективные стратегии сочетают автоматизацию с человеческим контролем, обеспечивая возможность немедленного реагирования и сохраняя возможность вмешательства службы безопасности при необходимости. Полностью автоматизированные стратегии справляются с типовыми угрозами, такими как известные варианты вредоносного ПО или очевидные попытки подбора пароля. Полуавтоматические стратегии немедленно выполняют первоначальные меры сдерживания, одновременно оповещая аналитиков безопасности о необходимости дополнительных рекомендаций по сложным расследованиям.
Процесс разработки стратегии требует тщательного анализа устойчивости к рискам организации и операционных требований. Агрессивная автоматизация позволяет быстро сдерживать угрозы, но при неправильной настройке может нарушить законную деятельность предприятия. Консервативная автоматизация снижает количество ложных срабатываний, но может дать угрозам больше времени для развития.
Организации, внедряющие автоматизированное реагирование, сообщают о 20-кратном сокращении времени реагирования на события. Многие события, с которыми аналитики справляются ежедневно, представляют собой повторяющиеся задачи, поэтому автоматизация этих задач обеспечивает значительное сокращение среднего времени восстановления (MTTR). Партнеры подчеркивают, что интегрированная аналитика угроз упрощает процедуры принятия решений и реагирования.
6. GenAI Copilots преобразует производительность аналитиков
Аналитикам безопасности приходится проводить сложные расследования, требующие специальных знаний языков запросов, фреймворков анализа угроз и интерфейсов, специфичных для конкретных инструментов. Этот барьер, связанный с нехваткой знаний, ограничивает эффективность работы младших аналитиков и создаёт узкие места при отражении массовых атак.
Сфера кибербезопасности находится в крайне неблагоприятном положении из-за нехватки высококвалифицированных специалистов. Для тех, кто уже обучен и работает в этой области, постоянные оповещения могут опасно приближать их к выгоранию. Традиционные методы SIEM Для проверки оповещений и устранения неполадок системам требуется большое количество квалифицированных сотрудников.
Функциональность GenAI Copilot меняет взаимодействие аналитиков с платформами безопасности благодаря диалоговым интерфейсам на базе генеративного искусственного интеллекта. Специалисты по безопасности могут задавать вопросы на естественном языке, например: «Покажите мне все невозможные инциденты в поездках с полуночи до 4 утра» или «Какие письма были отправлены на домены в России?», вместо того, чтобы составлять сложные запросы к базе данных.
Эта возможность упрощает поиск угроз, позволяя менее опытным аналитикам проводить сложные расследования. AI Investigator от Stellar Cyber ускоряет анализ сложных угроз, предоставляя мгновенные ответы на вопросы аналитиков, что позволяет сократить количество принимаемых аналитиками решений до 10–100 в день и сократить время реагирования на угрозы до 400%.
Темпы развития ИИ в настоящее время вселяют еще больший оптимизм. Способность переводить сложные наборы правил и методы управления угрозами на простой английский язык — это один из аспектов, определяющих работу ИИ. SIEM Это могло бы помочь преодолеть пробел в знаниях, который в настоящее время угрожает целым отраслям.
Вторые пилоты GenAI предоставляют аналитикам рекомендации, помогая им оценить потенциальное влияние события на организацию. Они ускоряют получение ценной информации благодаря анализу угроз, сводкам, гипотезам и мерам по их устранению на основе ИИ. Это экономит время, затрачиваемое на составление отчетов по безопасности для руководства, и позволяет сосредоточиться на важных задачах, сокращая среднее время до и после инцидента (MTTD) и среднее время восстановления (MTTR).
Организации, использующие Security Copilot, сообщают о сокращении среднего времени решения проблем на 30%. Генеративный ИИ может трансформировать организации, значительно повышая эффективность и результативность операций по обеспечению безопасности: от снижения уровня бдительности до проактивной защиты.
GenAI помогает аналитикам сортировать оповещения, сопоставляя данные об угрозах и выявляя связанную активность, которая может не вызывать традиционное оповещение. GenAI быстро формирует сводки инцидентов, позволяя командам быстрее приступить к работе, проводит расследования с пошаговым описанием контекста и доказательств, а также автоматизирует рутинные задачи реагирования, такие как сдерживание и устранение последствий, с помощью схем на основе ИИ.
7. Более быстрое среднее время ремонта за счет унифицированных операций
Среднее время обнаружения (MTTD) и среднее время реагирования (MTTR) — это два ключевых показателя, демонстрирующих SOC Эффективность и результативность. Риск и уязвимость перед любой киберугрозой можно значительно снизить, улучшив эти показатели.
Почему время реагирования так важно? Чем дольше злоумышленники сохраняют доступ к скомпрометированным системам, тем больший ущерб они наносят. Длительное воздействие киберугроз приводит к увеличению времени простоя, потере конфиденциальных данных и ущербу репутации. Более низкое среднее время восстановления (MTTR) указывает на то, что службы безопасности стали быстрее обнаруживать угрозы и реагировать на них, что снижает потенциальный ущерб.
Компания Stellar Cyber Partners сообщила, что машинное обучение в Open XDR Платформа обеспечивает восьмикратное сокращение времени обнаружения. Наиболее примечательно то, что машинное обучение охватывает множество векторов угроз, предоставляя четкие, краткие и коррелированные данные о событиях. SOC аналитики используют SIEMСпециалисты тратят значительное количество времени на определение того, являются ли оповещения ложными срабатываниями и связаны ли отдельные оповещения с другими.
Исследование также показало, что автоматизация обеспечивает 20-кратное сокращение времени реагирования партнёров на события. Партнеры подчеркнули, что интегрированная аналитика угроз значительно упрощает процедуры принятия решений и реагирования. При наличии ключевых данных о событии им не нужно было входить в систему с нескольких консолей.
Единые операции по обеспечению безопасности посредством Open XDR Решает проблему, стоящую перед небольшими командами специалистов по безопасности, предоставляя комплексные возможности мониторинга и реагирования в рамках единого интерфейса управления. Эта интеграция решает основную проблему распространения инструментов и усталости от оповещений.
Традиционные подходы требуют от аналитиков переключения между несколькими консолями во время расследований. Критически важный контекст теряется при переводе данных между платформами. Координация реагирования страдает, когда инструменты не могут эффективно взаимодействовать друг с другом. Эти проблемы интеграции усложняют работу.
Сочетание всестороннего анализа угроз с интегрированными операциями по обеспечению безопасности создает эффект многократного усиления, позволяя небольшим группам специалистов по безопасности эффективно защищаться от угроз корпоративного уровня. Управление на основе искусственного интеллекта. SOC Благодаря этим возможностям интеграция улучшается за счет применения машинного обучения к объединенным данным из всех инструментов безопасности.
Расширенные алгоритмы корреляции выявляют сложные шаблоны атак, охватывающие несколько доменов безопасности, а автоматизированные функции реагирования локализуют угрозы до того, как они достигнут своих целей. Организации, внедряющие эти унифицированные подходы, отмечают значительное повышение точности обнаружения угроз, времени реагирования и производительности аналитиков.
Звездный киберподход к SIEM увеличение
Звездный Кибер Open XDR Платформа функционирует как дополнительный слой, улучшающий существующие возможности. SIEM инвестиции, не требующие полной замены. Платформа бесперебойно работает с существующими инструментами безопасности, обеспечивая прозрачность и обнаружение угроз в режиме реального времени в ИТ- и ОТ-средах.
Архитектура обеспечивает непревзойденную гибкость. Организации, стремящиеся к совершенству в задачах обнаружения, отчетности и поиска угроз без существенного увеличения затрат, выбирают Stellar Cyber для устранения пробелов в устаревших системах. SIEM платформы. Более 400 готовых интеграций обеспечивают совместимость с существующими решениями в области безопасности.
Interflow, нормализованная и обогащенная модель данных Stellar Cyber, позволяет ИТ-специалистам и инструментам безопасности взаимодействовать на одном языке. Это позволяет обнаруживать и реагировать на любые угрозы независимо от их источника. Эта модель, ориентированная на безопасность, минимизирует объем данных за счет фильтрации и анализа при их получении, что значительно снижает затраты на хранение и оптимизирует производительность.
От расширения функционала до перехода на новую систему многие организации первоначально развертывают Stellar Cyber для обнаружения и реагирования на инциденты или расследования инцидентов, а затем наблюдают, как система постепенно берет на себя все больше обязанностей благодаря своим комплексным возможностям. Первоначально развернутая для расширения функционала, Stellar Cyber часто развивается, чтобы обрабатывать обнаружение, реагирование и отчетность о соответствии требованиям, снижая зависимость от устаревшей системы. SIEM.
Многоуровневый искусственный интеллект платформы объединяет возможности обнаружения, корреляции, расследования и реагирования в рамках единой интегрированной платформы. Модели машинного и глубокого обучения устраняют необходимость в правилах и ручных методах обнаружения угроз. GraphML автоматически связывает, казалось бы, не связанные между собой оповещения, выявляя атаки, неразличимые для человеческого глаза.
Встроенные процедуры реагирования автоматически выполняют сложные сценарии реагирования. Платформа быстро выявляет невидимые угрозы и защищает инфраструктуру от будущих угроз. Собственная многопользовательская архитектура поддерживает масштабные развертывания MSSP. Встроенные функции обнаружения и реагирования в сети обеспечивают прозрачность, недостижимую для систем, основанных исключительно на журналах.
Что отличает Stellar Cyber от других? Ее приверженность принципу открытости гарантирует организациям сохранение контроля над решениями в области архитектуры безопасности. Платформа дополняет существующие инструменты, а не требует полной замены, защищая инвестиции в технологии и предоставляя расширенные возможности, недоступные устаревшим решениям. SIEMs не может совпадать.