サイバーセキュリティを強化する
EDRをもっと有効に
ディープラーニングは、SN比を大幅に低減することができ、エンドポイント検知と対処(EDR)ツールの有効性を高め、攻撃者がネットワークに侵入する前に、セキュリティチームが調査や修復を必要とする脅威をより迅速に特定することを可能にします。
誤検知を減らす
EDRをより効率的に
セキュリティアナリストは、誤検知も含む大量のアラートに毎日対応し、どのアラートが悪意あるものかを判断するのに苦労しています。これらの問題を解決するために、今までは被害が発生した後に脅威を検知して対応するEDRに主に焦点が当てられてきました。しかし Deep Instinct のディープラーニングアプローチは、EDRとは異なり、より多くの未知の脅威を防ぎ、誤検出を 0.1% 未満に落とし、EDR の効果を向上させます。
調査と対処のスピードを高める
脅威を予防しながら、種別を予測
ディープラーニングは、マルウェアをより速く正確に分類し、脅威を防ぐとともに、EDR をより良いデータで補強し、調査や対処を迅速に行うことを可能にします。多くのセキュリティソリューションが、判断が遅れがちな脅威インテリジェンスフィードに依存しているのに対し、Deep Instinct は予測モデルにより 20ミリ秒未満で判定し、未知のマルウェアを正確かつ自動的に停止させ、脅威を確実に予防します。
アラートの質を高める
エンドポイントへの負荷を軽減
ランサムウェアやゼロデイ攻撃などの悪意のあるイベントを実行前に防ぐことができれば、エンドポイントへの負荷を大幅に軽減することができます。より少なく、より信頼できるアラートにより、チームは調査すべき事項に集中し、ソースを理解し、ポリシーの更新やシステムの強化が必要かどうかを判断することができます。
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