Votre SOC peut-il détecter et arrêter les menaces avancées avant qu'elles ne fassent des dégâts ?
OpenText Core Threat Detection and Response (détection et réponse aux menaces)
Donnez à votre centre d'opérations de sécurité (SOC) les moyens de s'affranchir du bruit. Détectez et atténuez 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.
L'industrie
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 ?
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 chasse aux 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
Adaptez-vous 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.
Obtenez une évaluation gratuite des risques de menaces de la part d'OpenText.
Questions fréquemment posées
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 des groupes de pairs permet de détecter rapidement les initiés malveillants, négligents ou compromis, avant que l’abus de privilèges ou le vol de données ne se produise.
Des pipelines ML brevetés établissent des lignes de base 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 non détectées par les signatures, les règles ou les SIEM, ce qui permet de réaliser des détections plus fidèles avec un réglage quasi inexistant.
L’intégration SaaS via les API Microsoft natives est rapide et sans agent. Pointez vers vos locataires, remplissez 30 jours d’historique et des détections exploitables apparaissent en quelques heures. La maturité comportementale est atteinte au bout de deux semaines environ, ce qui permet aux SOC d’ avoir un aperçu bien avant que l’ajustement traditionnel des règles ne soit terminé.
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 de se noyer dans le bruit.
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 schémas de déplacement. 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.
Chaque alerte est assortie d’une tactique, d’une technique et d’une étape ATT&CK ; un récit généré par le LLM établit un lien entre les activités précurseurs et les actions suivantes. Les analystes connaissent leur position exacte dans la chaîne d’exécution, le contexte antérieur et les prochaines actions recommandées, ce qui raccourcit le triage et accélère l’endiguement.
