Vigilocity
Vigilocity là một nền tảng trí tuệ về vi phạm được hỗ trợ bởi AI, nổi bật với …
Vigilocity là một nền tảng trí tuệ về vi phạm được hỗ trợ bởi AI, nổi bật với nền tảng tác động tấn công "Mythic". Nó cung cấp thông tin tình báo tự động và không cần agent để xác nhận các vụ vi phạm an ninh nghiêm trọng bằng cách giám sát và phá vỡ cơ sở hạ tầng của các tác nhân đe dọa trong thời gian thực. Tận dụng Phân tích Bề mặt Tấn công Ngược (RASA) độc quyền, Vigilocity giúp các nhóm bảo mật, kiểm toán và quản lý tuân thủ xác định dữ liệu bị đánh cắp, đánh giá tác động nghiêm trọng của sự cố và tạo điều kiện tuân thủ kịp thời các quy định công bố thông tin.
Về Phát hiện vi phạm
Công cụ Phát hiện vi phạm là một danh mục chuyên biệt của các giải pháp bảo mật sử dụng AI để liên tục giám sát môi trường CNTT nhằm tìm kiếm các dấu hiệu truy cập trái phép và hoạt động độc hại. Bằng cách phân tích lưu lượng mạng, hành vi người dùng và nhật ký hệ thống, các công cụ này xác định các điểm bất thường và các mẫu tấn công đã vượt qua các biện pháp phòng thủ truyền thống. Giá trị chính của chúng nằm ở việc nhanh chóng xác định các vi phạm bảo mật đang hoạt động, cho phép các đội bảo mật phản ứng nhanh chóng và giảm thiểu thiệt hại tiềm tàng. Việc phát hiện chủ động này là một thành phần quan trọng của chiến lược an ninh mạng nhiều lớp hiện đại.
Tính năng Cốt lõi
- Phát hiện Bất thường về Hành vi: Thiết lập một đường cơ sở về hoạt động bình thường bằng máy học và cảnh báo các sai lệch đáng kể.
- Tương quan Thông tin Tình báo về Mối đe dọa: Tích hợp với các nguồn cấp dữ liệu về mối đe dọa toàn cầu để xác định các mẫu tấn công, phần mềm độc hại và IP độc hại đã biết.
- Cảnh báo Thời gian thực: Cung cấp thông báo ngay lập tức cho các đội bảo mật khi phát hiện hoạt động đáng ngờ, kèm theo dữ liệu ngữ cảnh.
- Phân tích Nhật ký & Nguồn dữ liệu: Thu thập và tương quan dữ liệu từ các nguồn đa dạng như thiết bị đầu cuối, dịch vụ đám mây và thiết bị mạng.
- Hỗ trợ Điều tra Sự cố: Thu thập và trình bày bằng chứng để giúp các nhà phân tích điều tra phạm vi và nguồn gốc của một vụ vi phạm.
Trường hợp Sử dụng
Các công cụ này rất cần thiết cho các Trung tâm Điều hành An ninh (SOC), đội ngũ bảo mật CNTT và các Nhà cung cấp Dịch vụ Bảo mật được Quản lý (MSSP). Chúng được sử dụng rộng rãi trong các ngành có dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như tài chính, y tế và thương mại điện tử, để bảo vệ mạng công ty, cơ sở hạ tầng đám mây và các ứng dụng quan trọng khỏi các mối đe dọa nâng cao.
Cách Lựa chọn
Khi chọn một công cụ Phát hiện vi phạm, hãy đánh giá phạm vi phát hiện của nó (mạng, đám mây, thiết bị đầu cuối), độ chính xác của các mô hình AI (để giảm thiểu báo động giả), khả năng tích hợp với hệ thống bảo mật hiện có của bạn (như SIEM/SOAR) và mức độ phản ứng tự động mà nó cung cấp. Cũng cần xem xét mô hình triển khai (SaaS, tại chỗ) và sự phù hợp của nó với các yêu cầu tuân thủ.
Phát hiện vi phạmTrường hợp sử dụng
Giám sát các cuộc xâm nhập vào mạng công ty
Một đội bảo mật CNTT của một tập đoàn đa quốc gia sử dụng công cụ Phát hiện vi phạm bằng AI để giám sát toàn bộ lưu lượng mạng. Công cụ này thiết lập một đường cơ sở về luồng dữ liệu bình thường và phát hiện một mẫu trích xuất dữ liệu bất thường từ một máy chủ đến một địa chỉ IP bên ngoài không xác định vào đêm khuya. Điều này kích hoạt một cảnh báo ưu tiên cao, cho phép đội ngũ ngay lập tức điều tra và cách ly máy chủ có khả năng bị xâm phạm, ngăn chặn một vụ rò rỉ dữ liệu lớn.
Bảo vệ cơ sở hạ tầng đám mây khỏi các mối đe dọa
Một đội DevOps quản lý một ứng dụng quy mô lớn trên AWS triển khai một giải pháp Phát hiện vi phạm gốc đám mây. Công cụ này liên tục phân tích nhật ký đám mây và hoạt động của container. Nó xác định một loạt các lệnh gọi API đáng ngờ bắt nguồn từ một thông tin đăng nhập của nhà phát triển đã bị xâm phạm, cho thấy một nỗ lực leo thang đặc quyền. Hệ thống cảnh báo cho đội SecOps và cung cấp một dòng thời gian rõ ràng về các hành động của kẻ tấn công, cho phép phản ứng nhanh chóng.
Phát hiện các mối đe dọa nội bộ và chiếm đoạt tài khoản
Một tổ chức tài chính sử dụng hệ thống Phát hiện vi phạm với Phân tích hành vi người dùng và thực thể (UEBA). AI giám sát hoạt động tài khoản của nhân viên và phát hiện một sự cố trong đó tài khoản của một nhân viên, thường chỉ truy cập dữ liệu trong giờ làm việc, đột nhiên bắt đầu tải xuống các báo cáo lớn lúc 3 giờ sáng từ một IP nước ngoài. Sự bất thường này cho thấy khả năng tài khoản đã bị chiếm đoạt, dẫn đến việc đình chỉ tài khoản ngay lập tức.
Phân loại cảnh báo cho các đội ứng phó sự cố
Một nhà phân tích của Trung tâm Điều hành An ninh (SOC) bị quá tải với hàng nghìn cảnh báo hàng ngày. Nền tảng Phát hiện vi phạm bằng AI tương quan các sự kiện cấp thấp này thành một sự cố duy nhất có độ tin cậy cao. Thay vì theo đuổi các cảnh báo riêng lẻ, nhà phân tích có thể tập trung vào một cái nhìn tổng hợp về một cuộc tấn công nhiều giai đoạn, hiểu rõ chuỗi tấn công từ truy cập ban đầu đến di chuyển ngang, giúp giảm đáng kể thời gian điều tra.
Đáp ứng các yêu cầu tuân thủ và kiểm toán
Một tổ chức y tế phải tuân thủ các quy định như HIPAA, yêu cầu giám sát liên tục các hệ thống chứa dữ liệu bệnh nhân. Họ triển khai một công cụ Phát hiện vi phạm để cung cấp một dấu vết có thể kiểm toán về tất cả các truy cập và hoạt động. Công cụ này tạo ra các báo cáo tự động chứng minh rằng việc giám sát đang hoạt động và mọi nỗ lực truy cập bất thường đều được phát hiện và ghi lại, làm hài lòng các kiểm toán viên và đảm bảo tuân thủ quy định.
Xác định các chỉ số tấn công chuỗi cung ứng
Một công ty phần mềm sử dụng công cụ Phát hiện vi phạm để giám sát môi trường phát triển của mình. AI phát hiện ra rằng một công cụ cập nhật phần mềm của bên thứ ba đáng tin cậy đã bắt đầu tạo các kết nối mạng bất thường và sửa đổi các tệp hệ thống quan trọng. Cảnh báo sớm này báo hiệu một cuộc tấn công chuỗi cung ứng tiềm tàng, cho phép đội bảo mật chặn hoạt động độc hại trước khi nó lan rộng khắp mạng.