Når det kommer til nutidens avancerede cyberangreb, har medarbejdere brug for flere værktøjer til at opdage nutidens avancerede og diskrete angreb. De avancerede angreb kan være umulige at få øje på med det blotte øje, men via analytics og machine learning kan man finde frem til mistænksomme ændringer, der er skjult.
Cyberangreb kan i dag flyve under radaren i forhold til de traditionelle sikkerhedsløsninger. Introspect User og UEBA (User and Entity Behaviour Analytics) benytter AI baseret machine learning for at opdage ændringer i brugeradfærd, der ofte indikerer insider angreb. Med Aruba får it-afdelingen muligheden for at få overblik over:
• ondsindede, • kompromitterede eller uagtsomme brugere, • systemer eller • enheder
Man kan dermed afskære truslen, inden der bliver gjort skade.
Du får et nemt overblik over trusselsniveauet på dit miljø og de enkelte enheder og brugere. Ved at benytte vores dashboards kan du via ét enkelt klik få en risk score (0-100) sammen med en sikkerhedsprofil. Før ville medarbejdere bruge timer eller dage på at søge efter relevant data, men Aruba reducerer tiden og energien, der kræves for at forstå, diagnosticere og reagere på et angreb.
Forudse ondsindet hensigt ved hjælp af analytics Machine learning baseret analytics definerer baselines for normal adfærd fra både individuelle enheder og grupper ved at monitorere it-aktiviteter kontinuerligt på tværs af netværk og log data. Baselines er defineret for f.eks. autentificering, remote adgang, intern adgang og brug af ressourcer og cloud apps.