Bedrohungserkennung – Lacework

Effektive Bedrohungserkennung ohne zwingend erforderliche Regeln

Sichern Sie sich die notwendige Transparenz und den notwendigen Kontext, um Ihre Cloud-Umgebungen mit autonomen Machine Learning schützen zu können.

Geschäftliche Herausforderungen

Bedrohungserkennung sollte nicht so viel Zeit in Anspruch nehmen

Mehr Automatisierung. Weniger Feinabstimmung und Warnmeldungen. Es ist Zeit für eine Lösung, die falsche Warnmeldungen reduziert und es Ihnen ermöglicht, schneller zu reagieren.

Mehr über Polygraph® erfahren

Das Erstellen von Regeln für die Bedrohungserkennung verhindert die Skalierung

Das Erstellen von Regeln für die Bedrohungserkennung verhindert die Skalierung

Stellen Sie sich vor, Sie könnten zur Identifizierung von Bedrohungen eine anomaliebasierte Erkennung nutzen und damit den Bedarf an benutzerdefinierten Regeln und deren Feinabstimmung reduzieren.

Signaturbasierte Tools erzeugen viele False Positives

Signaturbasierte Tools erzeugen viele False Positives

Stellen Sie sich vor, Sie können Machine Learning und Verhaltensanalysen nutzen, um False Positives zu reduzieren und neue Bedrohungen zu erkennen.

Security-Teams sind überlastet und unterbesetzt

Security-Teams sind überlastet und unterbesetzt

Stellen Sie sich vor, Sie könnten die Bedrohungserkennung automatisieren, damit sich Ihr Team auf wirklich wichtige Warnmeldungen konzentrieren kann.

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Vorteile

Echte Bedrohungen erkennen

Mit Lacework können Sie anomaliebasierte Erkennung nutzen, um abweichendes Verhalten anzuzeigen, das auf Bedrohungen hindeutet. In der Folge wird die Anzahl von Regeln und Fehlalarmen reduziert.

Mehr über Polygraph® erfahren

  • Von signaturbasierter zu anomaliebasierter Erkennung

    Verlassen Sie sich bei der Erkennung von Gefährdungssignalen nicht allein auf Bedrohungsanalyse-Feeds und lassen Sie sich sowohl bekannte als auch unbekannten Bedrohungen anzeigen.

  • Von Burnout zu Gleichgewicht

    Nutzen Sie Automatisierung und Machine Learning, um beim Schreiben und bei der Feinabstimmung von Regeln Zeit einzusparen.

  • Von Chaos zu Klarheit

    Dank einer Reduktion der Warnmeldungen und False Positives um 90 % können Sie sich auf die Bedrohungen konzentrieren, die das größte Risiko für Ihr Unternehmen darstellen.

Unser Ansatz

Schnellere Bedrohungserkennung dank Automatisierung

Wir nutzen Automatisierung und Machine Learning, um Anomalien zu erkennen, die auf schädliche Aktivitäten für Cloud-Konten und Workloads auf AWS, Google Cloud und Azure hindeuten.

Mehr über Datenerfassung erfahren: mit und ohne Agenten

Erfassen

  • Vollständige Bestandsaufnahme der Cloud-Kontos-Assets über einen einen agentenlosen Ansatz erhalten.
  • Daten zu allen Cloud-Workloads über einen Agenten erhalten.
  • AWS-, Azure-, Google-Cloud- und Kubernetes- sowie Hybrid-Umgebungen unterstützen.
Mehr über Datenerfassung erfahren: mit und ohne Agenten

ERKENNEN

  • Verhalten von Benutzern, Apps, Prozessen und Netzwerken überwachen.
  • Mithilfe der patentierten anomaliebasierten Polygraph-Technologie unbekannte Bedrohungen wie ungewöhnliche Logins und Ausweitungen von Berechtigungen erkennen.
  • Malware und andere bekannte Bedrohungen anhand der Reputationsbewertung von Dateien, DNS und anderen identifizieren.
  • Umfassende Datenintegritätsüberwachung (File Integrity Monitoring, FIM) erhalten, um Änderungen in Metadaten zu erkennen.

Informieren

  • Falsche Warnmeldungen eliminieren und nur die relevantesten Ereignisse anzeigen.
  • Warnmeldungen und Visualisierungen mit umfassendem Kontext zur Verfügung stellen und so die notwendigen Informationen für eine schnelle Reaktion bieten.
  • Maßnahmen durch die Integration in Ticketing-, Messaging-, SIEM- und Workflow-Anwendungen beschleunigen.
Mehr über die Polygraph-Technologie erfahren

Sind Sie bereit, Lacework in Aktion zu erleben?

Mit Lacework können Sie unbekannte Bedrohungen schneller aufspüren und kontinuierlich nach Anzeichen für Kompromittierungen suchen. Testen Sie Lacework, um sich selbst davon zu überzeugen.

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