Cyber IA

Comprendre Cyber IA: Définition et explication

À la base, les solutions de sécurité basées sur l'intelligence artificielle (IA) sont programmées pour identifier les comportements "sûrs" et "malveillants" en comparant les comportements des utilisateurs d'un environnement à ceux d'un environnement similaire. Ce processus est souvent appelé "apprentissage non supervisé", le système créant des modèles sans supervision humaine. Pour certaines plateformes d'IA, comme Vectra, l'"apprentissage profond" est une autre application clé pour l'identification des comportements malveillants. Inspiré par la structure et la fonction biologiques des neurones dans le cerveau, l'apprentissage profond repose sur de vastes réseaux interconnectés de neurones artificiels. Ces neurones sont organisés en couches, les neurones individuels étant connectés les uns aux autres par un ensemble de poids qui s'adaptent en réponse aux nouvelles entrées.

Les outils de cybersécurité sophistiqués de l'IA ont la capacité de calculer et d'analyser de vastes ensembles de données, ce qui leur permet de développer des modèles d'activité qui indiquent un comportement malveillant potentiel. En ce sens, l'IA émule l'aptitude de ses homologues humains à détecter les menaces. Dans le domaine de la cybersécurité, l'IA peut également être utilisée pour l'automatisation, le triage, l'agrégation des alertes, le triage des alertes, l'automatisation des réponses, etc. L'IA est souvent utilisée pour renforcer le premier niveau de travail des analystes.

Applications courantes de l'IA dans le domaine de la cybersécurité

Les solutions de sécurité basées sur l'IA ont un large éventail d'applications dans le domaine de la cybersécurité. Voici quelques-unes des utilisations les plus courantes :

1. Détection et prévision des menaces: L'IA peut analyser de vastes ensembles de données afin d'identifier des modèles d'activité indiquant un comportement malveillant potentiel. En apprenant à partir des comportements précédemment détectés, les systèmes d'IA peuvent prédire et détecter de manière autonome les menaces émergentes.
2. Contextualisation du comportement et conclusion: L'IA peut contextualiser et tirer des conclusions à partir d'informations incomplètes ou nouvelles, ce qui facilite l'identification et la compréhension des événements de cybersécurité.
3. Développement de stratégies de remédiation: Les outils d'IA peuvent suggérer des stratégies de remédiation viables pour atténuer les menaces ou remédier aux vulnérabilités de sécurité sur la base de leur analyse des comportements détectés.
4. Automatisation et augmentation: L'IA peut automatiser diverses tâches de cybersécurité, notamment l'agrégation, le tri et la réponse aux alertes. Elle complète le travail des analystes humains, leur permettant de se concentrer sur des défis plus complexes.

Avantages de l'utilisation des technologies de l'IA dans le domaine de la sécurité

L'adoption de solutions de cybersécurité basées sur l'IA présente plusieurs avantages pour les organisations et leurs équipes informatiques et de sécurité :

1. Traitement amélioré des données: Les capacités de l'IA permettent de traiter de grands volumes de données à grande vitesse, fournissant aux organisations des informations complètes sur les menaces potentielles.
2. Renforcement des équipes aux ressources limitées: L'IA comble le manque de ressources des équipes de cybersécurité plus petites ou moins bien dotées en automatisant les tâches de routine et en assurant une protection continue.
3. Protection cohérente et à long terme: Les systèmes d'IA assurent une protection cohérente et continue, réduisant le risque d'erreur humaine et offrant une défense à long terme contre les menaces en constante évolution.

Évaluer un fournisseur de cybersécurité par l'IA pour votre réseau

Il est crucial de choisir le bon fournisseur de sécurité IA pour garantir l'efficacité et la compatibilité de la solution avec votre réseau. Voici quelques questions clés à prendre en compte lors de l'évaluation des fournisseurs de cybersécurité IA :

1. Machine Learning Algorithmes: Quels types d'algorithmes d'apprentissage automatique le produit du fournisseur utilise-t-il ? À quelle fréquence ces algorithmes sont-ils mis à jour et de nouveaux algorithmes sont-ils publiés ?
2. Performance des algorithmes: À quelle vitesse les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent-ils détecter les menaces dans un nouvel environnement ? Ont-ils besoin d'une période d'apprentissage et, dans l'affirmative, combien de temps cela prend-il ?
3. Priorité et intégration: Comment le produit hiérarchise-t-il les hôtes critiques et à haut risque qui nécessitent une attention immédiate ? S'intègre-t-il de manière transparente aux flux de travail existants en matière de détection, d'alerte et de réponse aux incidents ?
4. Intégration à l'infrastructure de sécurité: Le produit s'intègre-t-il aux systèmes de pare-feu, de sécurité endpoint ou de contrôle d'accès au réseau (NAC) pour bloquer ou contenir les attaques détectées ? Quelle est la qualité de l'intégration avec ces plates-formes ?
5. Réduction de la charge de travail et efficacité: Quelle est la réduction attendue de la charge de travail des analystes de sécurité utilisant le produit ? Quelle est l'amélioration de l'efficacité attendue ?
6. Tests en situation réelle: Le produit permet-il d'organiser des exercices en équipe rouge pour démontrer la valeur des algorithmes d'apprentissage automatique dans des scénarios réels ? Le fournisseur est-il disposé à couvrir les coûts si le produit ne détecte aucune menace ?
7. Évaluation des produits: Recommandent-ils de fournir un accès à distance aux analystes humains pendant l'évaluation ? Quelles sont les raisons de cette recommandation ?

Comment l'IA peut améliorer votre cybersécurité

Combiner l'intelligence humaine avec la science des données et les techniques d'apprentissage automatique. L'approche Vectra AI de la détection des menaces associe l'expertise humaine à un large éventail de techniques de science des données et d'apprentissage automatique avancé. Ce modèle fournit un cycle continu de renseignements sur les menaces basé sur la recherche de pointe, les modèles d'apprentissage globaux et locaux, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux.

1. Saisir les données

Les capteurs extraient les métadonnées pertinentes du trafic ou des journaux provenant de cloud, SaaS, du centre de données et des environnements d'entreprise.

Une architecture logicielle d'une efficacité unique, développée dès le premier jour, ainsi que des moteurs de traitement développés sur mesure, permettent de capturer et de traiter des données à une échelle sans précédent.

2. Normalisation des données

Les flux de trafic sont dédupliqués et un moteur de flux personnalisé extrait des métadonnées pour détecter les comportements des attaquants. Les caractéristiques de chaque flux sont enregistrées, y compris le flux et le reflux, le moment, la direction du trafic et la taille des paquets. Chaque flux est ensuite attribué à un hôte plutôt que d'être identifié par une adresse IP.

3. Enrichissement des données

Nos data scientists et nos chercheurs en sécurité construisent et ajustent en permanence des dizaines de modèles comportementaux d'auto-apprentissage qui enrichissent les métadonnées avec des informations de sécurité dérivées de l'apprentissage automatique. Ces modèles renforcent les données du réseau avec des attributs de sécurité clés, y compris des modèles de sécurité (par exemple des balises), des modèles normaux (par exemple des apprentissages), des précurseurs (par exemple des signaux faibles), des comportements d'attaquants, des scores de comptes, des scores d'hôtes et des campagnes d'attaques corrélées.

4. Détection et réaction

Les modèles de comportement des attaquants élaborés sur mesure par l'IA détectent les menaces automatiquement et en temps réel, avant qu'elles ne causent des dommages. Les menaces détectées sont ensuite automatiquement triées, classées par ordre de priorité en fonction du niveau de risque et mises en corrélation avec les dispositifs hôtes compromis.

L'automatisation de niveau 1 condense des semaines ou des mois de travail en quelques minutes et réduit la charge de travail des analystes de la sécurité de 37 fois.

Les attributs dérivés de l'apprentissage automatique, tels que l'identité de l'hôte et le balisage, fournissent un contexte vital qui révèle l'ampleur et la portée d'une attaque. L'outil d'investigation conçu sur mesure est optimisé pour les métadonnées enrichies en termes de sécurité et permet d'effectuer des recherches en moins d'une seconde à grande échelle.

L'IA met à votre disposition les informations les plus pertinentes en complétant les détections par un contexte exploitable afin d'éliminer la chasse et la recherche interminables de menaces.

La science des données derrière une IA de cybersécurité

En utilisant des algorithmes de détection comportementale pour analyser les métadonnées des paquets capturés, notre IA de cybersécurité détecte les attaques cachées et inconnues en temps réel, que le trafic soit crypté ou non. Notre IA n'analyse que les métadonnées capturées dans les paquets, plutôt que d'effectuer une inspection approfondie des paquets, afin de protéger la vie privée des utilisateurs sans s'immiscer dans les charges utiles sensibles.

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Apprentissage global : Trouver les traits cachés que toutes les menaces ont en commun.

L'apprentissage global identifie les caractéristiques fondamentales que les menaces partagent dans toutes les organisations d'entreprise.

L'apprentissage global commence avec le Vectra AI Threat Labs, un groupe à plein temps d'experts en cybersécurité et de chercheurs en menaces qui analysent en permanence les logiciels malveillants, les outils d'attaque, les techniques et les procédures afin d'identifier les tendances nouvelles et changeantes dans le paysage des menaces.

Leurs travaux alimentent les modèles de science des données utilisés par notre équipe de recherche. Attack Signal Intelligencey compris l'apprentissage automatique supervisé.

Il est utilisé pour analyser de très grands volumes de trafic d'attaques et les réduire aux caractéristiques clés qui rendent le trafic malveillant unique.

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Apprentissage local : Révèle les schémas d'attaque propres au réseau.

L'apprentissage local identifie ce qui est normal et anormal dans le réseau d'une entreprise afin de révéler les schémas d'attaque.

Les principales techniques utilisées sont l'apprentissage automatique non supervisé et la détection des anomalies. Vectra AI utilise des modèles d'apprentissage automatique non supervisé pour connaître l'environnement spécifique d'un client, sans supervision directe d'un scientifique des données.

Au lieu de se concentrer sur la recherche et le signalement d'anomalies, Vectra AI recherche des indicateurs de phases importantes d'une attaque ou de techniques d'attaque, notamment des signes indiquant qu'un attaquant explore le réseau, évalue les hôtes en vue d'une attaque et utilise des informations d'identification volées.

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Intelligence intégrée : Corréler, noter, hiérarchiser

Vectra AI condense des milliers d'événements et de caractéristiques de réseau en une seule détection.

En utilisant des techniques telles que la corrélation d'événements et l'évaluation des hôtes, notre IA effectue les opérations suivantes :

• Établit une corrélation entre tous les événements de détection et les hôtes spécifiques qui présentent des signes de comportement menaçant.
• Classement automatique de chaque détection et de chaque hôte en fonction de la gravité et de la certitude de la menace à l'aide de l'indice Vectra AI Threat Certainty Index™.
• Suivi de chaque événement dans le temps et à chaque étape du cycle de vie de la cyberattaque.

Vectra AI met l'accent sur les événements qui peuvent mettre en péril les actifs clés du réseau ou qui ont une valeur stratégique pour un attaquant. Les appareils qui présentent des comportements couvrant plusieurs phases du cycle de vie d'une cyberattaque sont également classés par ordre de priorité, comme le montre l'illustration.

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En comprenant le comportement et les schémas des attaquants, Vectra réduit les alertes inutiles et se concentre sur les vrais éléments positifs. Les analystes de la sécurité ont ainsi la possibilité de chasser, d'enquêter et d'arrêter les attaques avant qu'elles ne se transforment en brèches. Dans les sections suivantes, nous allons explorer la portée et le processus de développement de la technologie de Vectra, y compris la façon dont elle recueille et génère des détections, corrèle les événements en incidents exploitables et traite les attaques réelles à l'aide de deux exemples spécifiques.

Développement d'un algorithme de ML pour la détection des menaces

Le système de détection de Vectra est spécialement conçu pour repérer les attaquants et leurs méthodes en action, plutôt que de se contenter de détecter des anomalies inhabituelles. Notre équipe de chercheurs en sécurité et de data scientists aux parcours diversifiés a une connaissance approfondie de l'extraction d'informations précieuses à partir d'ensembles de données complexes. Avec plus de dix ans d'expérience, nous avons développé une approche collaborative de la détection des menaces qui identifie efficacement les comportements des attaquants avec un minimum de faux positifs.

Tout au long du processus de développement de la détection, notre équipe de recherche en sécurité montre la voie. Elle surveille et examine constamment les méthodes employées par les attaquants dans la nature, en se concentrant sur des méthodes générales plutôt que sur des outils ou des groupes d'attaquants spécifiques. Par exemple, au lieu d'analyser uniquement la balise Cobalt Strike, nous abstrayons les actions de cette technologie et étudions la méthode globale de contrôle de l'attaquant. Cela nous permet d'établir une couverture pour les outils actuels et futurs qui exécutent des méthodes similaires.

Une fois qu'une méthode d'attaque est identifiée, nos chercheurs en sécurité travaillent avec notre équipe de science des données pour rassembler un corpus d'échantillons malveillants et bénins. Les échantillons malveillants proviennent de différents endroits, notamment de clients qui partagent volontairement des métadonnées anonymes, de cyberincidents documentés publiquement, d'algorithmes de création de données synthétiques et d'attaques de laboratoires internes. Les échantillons bénins sont collectés à partir de notre vaste ensemble de métadonnées clients anonymisées.

Avec la méthode de l'attaquant et les données à disposition, nos chercheurs en sécurité et notre équipe de science des données développent un prototype de modèle avec un seuil optimisé pour la détection de ces méthodes. Le prototype est déployé en mode bêta silencieux, recueillant les commentaires d'une base de clients opt-in afin d'affiner le modèle. Chaque cas de méthode d'attaque observé, ainsi que les événements se situant juste en dessous du seuil, font l'objet d'un rapport, ce qui permet à nos scientifiques des données d'affiner encore le modèle.

Ce processus itératif se poursuit jusqu'à ce que des normes de qualité strictes soient respectées, garantissant ainsi la performance du modèle dans des scénarios réels. L'étape finale consiste à créer une interface utilisateur dédiée qui présente le contexte complet de la méthode d'attaque identifiée, ainsi que des informations pertinentes sur ce qui est normal pour les systèmes en question. Les modèles sont ensuite déployés en production et contrôlés en permanence pour garantir leur efficacité. Toute amélioration nécessaire est apportée au système de détection en utilisant le même pipeline que celui utilisé pour la collecte des données.

Il en résulte des modèles qui ne nécessitent pas de réglages fréquents et qui détectent efficacement les générations actuelles et futures d'outils d'attaque. Notre approche axée sur la sécurité excelle dans la détection des actions des attaquants, allant au-delà de la détection d'événements étranges.

Moteur de diffusion en temps réel pour des résultats exploitables

Lorsqu'il s'agit de protéger votre organisation, chaque seconde compte. C'est pourquoi les retards dans les alertes peuvent donner aux attaquants un avantage dangereux. Mais avec le moteur de streaming en temps réel de Vectra, vous pouvez garder une longueur d'avance.

Contrairement au traitement traditionnel par lots, les algorithmes de Vectra fonctionnent sur des données en continu, ce qui garantit une détection immédiate sans aucun délai. Les attaquants ont donc moins de temps pour progresser dans leurs attaques, ce qui vous donne l'occasion de les stopper dans leur élan.

Mais ce n'est pas seulement une question de vitesse, c'est aussi une question d'échelle. La taille et la complexité des réseaux d'entreprise, des déploiements cloud et des services SaaS ne cessent de croître, tout comme la quantité de données à traiter. C'est là que le moteur de streaming en temps réel de Vectra se distingue.

Conçu pour soutenir les grandes entreprises internationales, le moteur de streaming de Vectra peut traiter les quantités de données les plus massives. Il extrait sans effort les informations nécessaires pour construire des modèles d'apprentissage à long terme, sans se soucier de la taille des données.

N'oublions pas non plus le pouvoir de l'histoire. Les algorithmes qui utilisent l'apprentissage non supervisé s'appuient sur une multitude de données pour être vraiment efficaces. En apprenant à partir de données en continu, les algorithmes de Vectra sont capables de prendre en compte des mois de données historiques et des millions d'événements. Cela signifie que les alertes sont de la plus haute qualité et que la détection est la plus précise de l'industrie.

L'intelligence artificielle au service de la corrélation des menaces

Vectra va au-delà de l'identification des méthodes individuelles des attaquants. Grâce à notre technologie d'IA avancée, nous corrélons les actions pour détecter rapidement, catégoriser et prioriser les attaques en cours. Notre algorithme de corrélation analyse les comportements à travers les comptes, les hôtes, le réseau et le site cloud pour fournir un signal clair de tout incident de sécurité.

Mais comment attribuer ces comportements à des ancres stables telles que des comptes ou des machines hôtes ? Dans les environnements réseau et hybridescloud , nous utilisons un algorithme révolutionnaire appelé host-id. Cet algorithme nous permet d'attribuer des IP transitoires à des machines hôtes stables sur la base d'artefacts observés, notamment les principes d'hôte Kerberos, les adresses MAC DHCP et les cookies. Grâce à cette attribution, nous pouvons identifier et suivre avec précision le comportement des attaquants et le flux de métadonnées associé à une machine hôte spécifique, et pas seulement l'IP.

Cependant, l'attribution dans AWS s'accompagne de ses propres défis. Les événements sont enregistrés dans le plan de contrôle AWS et associés à des rôles assumés, plutôt qu'à des comptes d'utilisateurs sous-jacents. Cela signifie que n'importe quel nombre de comptes peut assumer un rôle donné, ce qui complique l'identification de l'origine d'une attaque. C'est là qu'intervient notre technologie personnalisée, Kingpin. Kingpin peut démêler l'enchaînement des rôles pour attribuer les attaques observées à un utilisateur sous-jacent, vous donnant ainsi les informations cruciales nécessaires à une réponse efficace.

Une fois que nous avons attribué les comportements des attaquants à des indicateurs stables, nous les mettons en corrélation afin d'identifier le profil comportemental sous-jacent du système. Cela nous permet d'étiqueter et de classer par ordre de priorité les menaces en cours afin d'y porter une attention immédiate. Notre algorithme de corrélation imite les actions prises par nos analystes experts et nos chercheurs en sécurité, garantissant que vous recevez le même niveau de classification et d'analyse des menaces.

Comment Vectra AI hiérarchise les menaces

Vectra AIL'intelligence artificielle de la société met en corrélation les comportements menaçants d'un hôte ou d'un compte et les classe par ordre de priorité dans l'une des quatre catégories de gravité : Critique, Élevé, Moyen et Faible. Ce classement est basé sur la compréhension par le modèle de notation de Vectra du degré d'alignement des comportements collectifs des attaquants sur une attaque réelle de plus en plus importante. Les équipes de sécurité qui surveillent la console Vectra doivent avant tout décider des hôtes ou des comptes à examiner en premier en fonction du classement de gravité calculé.

Classement par gravité

• Gravité critique ou élevée : les hôtes et les comptes classés dans la catégorie "Gravité critique ou élevée" présentent un potentiel élevé de dommages aux activités de l'entreprise et des comportements associés à des attaques en cours qui justifient une enquête.
• Gravité faible ou moyenne : Les comptes classés dans les catégories de gravité faible ou moyenne présentent des risques moins directement observés et peuvent servir de point de départ aux efforts de chasse aux menaces plutôt qu'à une enquête immédiate.

Scores de menace et de certitude

En plus du classement par gravité, des scores de menace et de certitude sont calculés pour chaque compte prioritaire sur la base des comportements corrélés afin de permettre un classement plus fin. Les détections reçoivent également des scores de menace et de certitude qui caractérisent les sévérités spécifiques à la détection en fonction de la menace du comportement associé et de la certitude des modèles de détection sous-jacents. Les détails du calcul de la menace et de la certitude de chaque détection sont présentés sur la page unique de chaque détection.

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FAQ

Comment les acteurs malveillants exploitent-ils l'IA ?

Alors que les entreprises adoptent la technologie de l'IA pour la cybersécurité, les acteurs malveillants adaptent également leurs méthodes pour échapper à la détection. Ils découvrent les systèmes de signalisation des menaces employés par les solutions d'IA, ce qui leur permet de modifier leurs stratégies d'attaque et d'accélérer leurs activités malveillantes.

Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA dans le domaine de la cybersécurité ?

Les outils de cybersécurité basés sur l'IA offrent des capacités de détection automatisées, permettant aux entreprises d'identifier, de localiser, de mettre en quarantaine et de remédier aux menaces de manière efficace. Ils améliorent l'efficacité globale et la rapidité de la réponse aux incidents.

Comment l'IA est-elle utilisée dans la détection des menaces ?

L'IA joue un rôle essentiel dans la détection des menaces en analysant de grandes quantités de données et en identifiant des modèles ou des anomalies qui peuvent indiquer des menaces potentielles pour la sécurité. Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique, les systèmes d'IA peuvent apprendre à partir de données historiques et adapter en permanence leurs modèles pour reconnaître les menaces nouvelles et émergentes. Les systèmes de détection des menaces alimentés par l'IA peuvent surveiller le trafic réseau, analyser les modèles de comportement et détecter les activités malveillantes en temps réel, ce qui permet aux organisations de réagir de manière proactive aux menaces potentielles et de les atténuer.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle sur les menaces fait référence à l'utilisation de techniques et de technologies d'intelligence artificielle pour collecter, analyser et interpréter de grandes quantités de données provenant de diverses sources, telles que les journaux de sécurité, les bases de données sur les vulnérabilités, les forums du dark web et les plates-formes de médias sociaux. En s'appuyant sur des algorithmes d'IA, les plateformes de veille sur les menaces peuvent automatiser le processus de collecte et de corrélation des données, identifier les menaces potentielles et fournir des informations exploitables aux organisations. La veille sur les menaces pilotée par l'IA améliore la vitesse, la précision et l'évolutivité de l'analyse des menaces, ce qui permet aux équipes de sécurité de garder une longueur d'avance sur l'évolution des cybermenaces.

Comment l'IA est-elle utilisée dans la cyberdéfense ?

L'IA est largement utilisée dans la cyberdéfense pour renforcer la posture de sécurité des organisations. Les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands volumes de données de sécurité, y compris les journaux de réseau, les événements système, le comportement des utilisateurs et les échantillons de logiciels malveillants, afin d'identifier les activités suspectes ou les vulnérabilités potentielles. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent détecter les incidents de sécurité et y répondre en temps réel, automatiser la chasse aux menaces et améliorer l'efficacité des opérations de sécurité. En outre, l'IA peut être utilisée pour développer des mécanismes de sécurité avancés tels que la détection d'anomalies basée sur le comportement, les contrôles d'accès adaptatifs et les systèmes intelligents de réponse aux menaces, renforçant ainsi la cyberdéfense contre les attaques sophistiquées.

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L'IA peut-elle prévenir les pirates informatiques ?

Si l'IA peut considérablement renforcer les mesures de cybersécurité, elle ne peut pas à elle seule empêcher tous les pirates informatiques. Les technologies d'IA sont efficaces pour détecter et atténuer certains types de menaces, mais les cyberattaquants font constamment évoluer leurs tactiques pour échapper à la détection. Les systèmes alimentés par l'IA peuvent contribuer à réduire le temps de réponse, à identifier les vulnérabilités et à analyser les modèles, mais l'expertise humaine et la collaboration sont cruciales pour une cyberdéfense efficace. En combinant les capacités de l'IA avec des professionnels de la cybersécurité qualifiés, on peut créer une stratégie de défense robuste qui comprend la chasse proactive aux menaces, l'analyse des renseignements sur les menaces et la réponse aux incidents, ce qui, en fin de compte, rend la tâche plus difficile aux pirates informatiques.

Vectra : renforcer les équipes de sécurité grâce à l'IA

Vectra AIdétection et réponse aux incidents (NDR), l'un des principaux fournisseurs de solutions, s'appuie sur la technologie de l'IA pour assurer une sécurité maximale de vos systèmes, de vos données et de votre infrastructure. En détectant et en alertant l'équipe du centre des opérations de sécurité (SOC) des activités suspectes, à la fois sur site et sur , permet une action rapide et précise contre les menaces potentielles. Grâce à l'identification des menaces authentiques par l'IA, votre équipe peut se concentrer sur les tâches critiques, à l'abri des fausses alertes. cloud Vectra AI

Alors que l'IA continue de remodeler le paysage de la cybersécurité, il est essentiel d'adopter ces technologies tout en relevant leurs défis pour renforcer la sécurité organisationnelle. Vectra AI est à l'avant-garde de l'intégration de l'IA dans les solutions de cybersécurité, offrant des capacités avancées de détection et de réponse aux menaces alimentées par l'IA. Contactez-nous pour découvrir comment nos solutions basées sur l'IA peuvent renforcer votre stratégie de cybersécurité et vous protéger contre les cybermenaces sophistiquées.