How does OpenText Core Threat Detection & Response detect insider threats in Microsoft environments?

The solution uses unsupervised behavioral analytics to baseline every user and device across Defender for Endpoint and Entra ID telemetry , then flags even slight drift. Peer-group context surfaces malicious, negligent, or compromised insiders early—before privilege abuse or data theft can unfold.

What makes your AI cybersecurity approach different from rules-based threat-detection tools?

Patented ML pipelines build multi-dimensional behavioral baselines for every entity and update continuously. This adaptive AI uncovers zero-day TTPs, and low-noise anomalies missed by signatures, rules, or SIEMs, delivering higher-fidelity detections with almost no tuning.

How quickly can we deploy the platform and start seeing threat-detection results?

SaaS onboarding through native Microsoft APIs is agentless and fast. Point to your tenants, backfill 30 days of history, and actionable detections appear within hours. Full behavioral maturity lands after about two weeks, giving SOCs insight long before traditional rule tuning finishes.

Does the solution reduce alert fatigue for SOC analysts?

Integrated risk scoring suppresses benign anomalies, clusters related indicators and elevates only high-impact events. The result: up to 90 percent fewer false positives, drastically reduced alert fatigue, and analysts who can focus energy on genuine threats instead of drowning in noise.

How does adaptive threat detection adjust to changing user behavior?

Online learning refreshes baselines daily, automatically absorbing role changes, shift rotations, mergers, seasonal peaks, and travel patterns. Detection precision remains tight without rule rewrites, keeping insider-threat coverage accurate as the business and its workforce evolve over time.

How are alerts mapped to MITRE ATT&CK to show the attack kill chain?

Every alert is tagged with ATT&CK tactic, technique, and step; an LLM-generated narrative links precursor activity to follow-on actions. Analysts know their exact kill-chain position, prior context, and recommended next moves, shortening triage and speeding containment.

La sécurité réinventée

Vous souhaitez protéger vos données et garder une longueur d'avance sur les menaces internes ?

Information reimagined » Sécurité reimagined » Core Threat Detection and Response

OpenText Core Threat Detection and Response

Donnez à votre centre d'opérations de sécurité (SOC) les moyens de s'affranchir du bruit. Détecter et atténuer de manière proactive les menaces persistantes avancées.

Point de vue

Ayez la certitude que votre équipe SOC détecte les menaces avancées plus rapidement et avec une plus grande précision.

Guide

Détection avancée des menaces internes grâce à l'analyse du comportement

Secteur d'activité

Détecter les menaces avancées dans les secteurs de la finance, de la santé et de la haute technologie

Que peut faire OpenText Core Threat Detection and Response pour votre SOC ?

Concentrez-vous sur les risques importants grâce à la détection adaptative des menaces persistantes avancées, alimentée par l'analyse comportementale.

Détection

Identifier de manière proactive les risques comportementaux

Détectez les menaces internes et les attaques avancées avant qu'elles ne causent des dommages, ce qui réduit les interruptions d'activité et protège les données sensibles et la propriété intellectuelle.

Focus

Rationaliser la recherche de menaces

Dites adieu à la fatigue des alertes ! Concentrez-vous sur les risques les plus urgents grâce aux alertes pilotées par l'IA. Automatisez les tâches de détection répétitives et fastidieuses pour gagner du temps et des ressources.

Adaptabilité

S'adapter à l'évolution des menaces

S'adapter automatiquement à l'évolution de votre paysage de menaces grâce à la détection d'anomalies alimentée par l'IA. Les menaces persistantes avancées échappent aux mesures de sécurité traditionnelles en changeant de tactique, mais elles ne peuvent pas échapper à la détection des anomalies.

Conformité

Soutenir les initiatives en matière de conformité

Réduisez les risques d'amendes et d'atteinte à la réputation liés aux violations de la conformité en détectant les comportements anormaux liés à l'utilisation abusive des informations d'identification ou à d'autres tactiques avancées.

Les menaces avancées (y compris les initiés) se cachent souvent dans le bruit. OpenText Core Threat Detection & Response vous aide à les repérer, en fournissant une défense complète sans perturber votre pile.

Obtenez une évaluation gratuite des risques de menaces de la part d'OpenText.

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OpenText™ Core Threat Detection and Response

Identifiez les menaces difficiles à détecter avant qu’elles ne causent des dommages

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Questions fréquentes

Comment OpenText Core Threat Detection & Response détecte-t-il les menaces d'initiés dans les environnements Microsoft ?

La solution utilise une analyse comportementale non supervisée pour établir une base de référence pour chaque utilisateur et chaque appareil dans Defender for Endpoint et Entra ID telemetry, puis signale toute dérive, même légère. Le contexte du groupe de pairs permet de repérer rapidement les initiés malveillants, négligents ou compromis, avant que l'abus de privilèges ou le vol de données ne se produise.

Qu'est-ce qui différencie votre approche de cybersécurité par l'IA des outils de détection des menaces basés sur des règles ?

Des pipelines ML brevetés construisent des bases comportementales multidimensionnelles pour chaque entité et les mettent à jour en permanence. Cette IA adaptative découvre les TTP du jour zéro et les anomalies à faible bruit qui n'ont pas été détectées par les signatures, les règles ou les SIEM, ce qui permet d'obtenir des détections plus fiables avec un réglage presque inexistant.

Dans quel délai pouvons-nous déployer la plate-forme et commencer à voir les résultats de la détection des menaces ?

L'intégration de SaaS via les API natives de Microsoft est rapide et sans agent. Indiquez vos locataires, complétez 30 jours d'historique et des détections exploitables apparaissent dans les heures qui suivent. La maturité comportementale est atteinte au bout de deux semaines environ, ce qui permet aux SOC de se faire une idée bien avant que le réglage traditionnel des règles ne soit terminé.

La solution réduit-elle la fatigue des analystes SOC ?

L'évaluation intégrée des risques supprime les anomalies bénignes, regroupe les indicateurs connexes et ne retient que les événements à fort impact. Résultat : jusqu'à 90 % de faux positifs en moins, une réduction drastique de la fatigue liée aux alertes et des analystes qui peuvent concentrer leur énergie sur les véritables menaces au lieu d'être noyés dans le bruit.

Comment la détection adaptative des menaces s'adapte-t-elle à l'évolution du comportement des utilisateurs ?

L'apprentissage en ligne actualise les bases quotidiennement, en absorbant automatiquement les changements de rôle, les rotations d'équipes, les fusions, les pics saisonniers et les modèles de voyage. La précision de la détection est maintenue sans réécriture des règles, ce qui permet d'assurer une couverture précise des menaces d'initiés au fur et à mesure de l'évolution de l'entreprise et de son personnel.

Comment les alertes sont-elles mises en correspondance avec MITRE ATT&CK pour montrer la chaîne d'exécution de l'attaque ?

Chaque alerte est étiquetée avec ATT&CK tactique, technique et étape ; une narration générée par LLM relie l'activité précurseur aux actions suivantes. Les analystes connaissent leur position exacte dans la chaîne d'exécution, le contexte antérieur et les prochaines actions recommandées, ce qui permet de raccourcir le triage et d'accélérer l'endiguement.