Stellar Cyber ​​запускает Starlight 3.1, первое унифицированное решение для аналитики безопасности с улучшенным ИИ и машинным обучением

С помощью Starlight SOC Благодаря центру управления безопасностью администраторы смогут быстрее, эффективнее и точнее обнаруживать угрозы и реагировать на них. Starlight — это универсальная платформа для повсеместного сбора данных, обнаружения нарушений безопасности, расследования и реагирования (CDIR), которая в версии 3.1 предлагает следующие новые возможности, что делает её одной из самых надёжных платформ аналитики безопасности на рынке сегодня. Посмотрите видео о Starlight. здесь.

• Автоматизированный поиск угроз: Прежде всего в отрасли, эта революционная возможность автоматизирует действия администраторов по поиску угроз и реагированию на них. Вместо того, чтобы каждый раз вручную выполнять одни и те же запросы, администраторы могут создавать запросы и правила, которые автоматически выполняются по заданному расписанию и автоматически запускают ответные действия, такие как отправка предупреждений по электронной почте и инициирование действий прямой блокировки брандмауэра.

• Машинное обучение межсетевого экрана: Starlight 3.1 — единственный продукт, который применяет машинное обучение к данным межсетевого экрана, устраняя шум событий и обеспечивая высокую точность обнаружения аномалий межсетевого экрана. Администраторы могут не только сосредоточиться на соответствующих событиях отказа, но теперь также могут получить более высокий уровень видимости общего использования политики брандмауэра. Хотя машинного обучения трудно достичь без капитального ремонта инфраструктуры брандмауэра, Starlight обеспечивает эту возможность и позволяет администраторам отправлять данные журнала брандмауэра для анализа, обнаружения и реагирования на аномальные действия брандмауэра и использование правил. Starlight работает с крупнейшими поставщиками межсетевых экранов, включая Palo Alto Networks, Fortinet, Checkpoint, Juniper, Hillstone и AWS.

• Улучшенное обнаружение нарушений: Starlight 3.1 уникален своей способностью сопоставлять данные о попытках вторжения из встроенных систем обнаружения вторжений с машинным обучением (ML-IDS) и данные стороннего сканирования уязвимостей, обеспечивая высочайшую точность и точность данных обнаружения нарушений. Таким образом, администраторы могут лучше обнаруживать фактические нарушения, а не попытки взлома или чрезмерные ложные срабатывания.

«Мы рассмотрели множество решений и очень рады, что выбрали Starlight от Stellar Cyber ​​для повышения зрелости нашего центра управления безопасностью», — сказал Джон Грэм, глобальный директор по информационной безопасности компании EBSCO, корпоративного клиента Stellar Cyber. «Нашей команде требовалось передовое решение, которое могло бы лучше защитить очень разнообразный портфель предприятий EBSCO по всему миру. Платформа Starlight объединяет передовые технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы представить нашей команде «настоящие аномалии» в простом для понимания формате действий, соответствующем цепочке киберубийств. За очень короткое время система уже во время проверки концепции показала эффективность в устранении обычных, не угрожающих действий, от тех, на которых нам следует сосредоточиться».

Рост числа клиентов «Хоккейной клюшки»

За последние три месяца Stellar Cyber ​​добилась «хоккейного» роста продаж, поскольку все больше организаций в Северной Америке, регионе EMEA и Азии стремились укрепить свою защиту от кибербезопасности. Поскольку Starlight легко интегрируется с существующими решениями по защите периметра и другими традиционными решениями в области кибербезопасности, клиентам легко развернуть полную унифицированную платформу анализа безопасности.

Stellar Cyber ​​в настоящее время обеспечивает защиту более чем 100 организаций, представляющих отрасли страхования, телекоммуникаций, финансов, розничной торговли, технологий и образования. Techmatrix, MSSP в Японии; Сува, Швейцарский национальный фонд страхования от несчастных случаев; InSoc & 5iron, оба MSSP; Университет Цюриха; Фуджисофт; и EBSCO, поставщик исследовательской информации, — это лишь некоторые из ее новых клиентов. Учитывая множество активных POC и здоровый портфель возможностей, быстрый рост, похоже, будет продолжаться, если не ускориться.

«Объединение Stellar Cyber ​​средств безопасности, используемых на кафедре центральной информатики Цюрихского университета, в единую интегрированную платформу поможет нам сделать важный шаг вперед в области мониторинга безопасности эффективным и ресурсосберегающим образом», — заявил директор Stellar Cyber. Директор по ИТ-безопасности Цюрихского университета. «Starlight легко интегрировался в нашу среду без особой предварительной работы и дал полезные результаты всего за несколько минут. Качество обнаружений Stellar, а также обработанные данные, доступные аналитику в протоколе Interflow, оказались очень полезными и ценными при выявлении аномальных действий во время проверки концепции. Кроме того, возможность работы с несколькими клиентами очень полезна, особенно в университетской среде с ее многочисленными факультетами и институтами».

О Stellar Cyber

Компания Stellar Cyber, занимающаяся анализом безопасности и базирующаяся в Кремниевой долине, является создателем Starlight, унифицированной платформы анализа безопасности, разработанной для того, чтобы стать... SOC Центр управления для повсеместного сбора данных, обнаружения утечек, расследования и реагирования (CDIR). Клиентами компании являются средние и крупные предприятия, а также поставщики услуг, создающие управляемые сервисы обнаружения и реагирования для тех, у кого нет собственных специалистов по реагированию на инциденты. Starlight позволяет организациям автоматически обнаруживать и предотвращать атаки на их критически важные системы обработки данных до того, как будет нанесен ущерб или данные будут потеряны, и легко развертывается в любой вычислительной и сетевой среде. Компания Stellar Cyber ​​поддерживается Valley Capital Partners, Northern Light Venture Capital, Digital Hearts и другими инвесторами. Узнайте больше на https://stellarcyber.ai.