SHIELDIOT Network Security
0.00

Проблемы которые решает

Нехватка собственных разработчиков ПО

Нехватка собственных ИТ ресурсов

Нехватка собственных ИТ инженеров

Высокие расходы на ИТ специалистов

Ценности

Сокращение затрат

Безопасность и непрерывность бизнеса

SHIELDIOT Network Security

Быстрое и точное обнаружение аномалий без специальных знаний

Описание

Решение для обнаружения сетевых аномалий на основе искусственного интеллекта ShieldIOT анализирует обмен данными между устройствами, чтобы определить первые признаки кибератак и операционных аномалий. Безагентное решение, развернутое в облаке оператора сети IoT/поставщика услуг, обладает высокой степенью масштабируемости, обеспечивая защиту массивных сетей IoT с несколькими приложениями от различных угроз, включая DDoS, неизвестные вредоносные программы, программы-вымогатели, перехват передачи данных, захват и репликацию узлов, повторные атаки, данные фальсификация и многое другое. Возможности:
  • Непревзойденная точность. Обнаружение аномалий ИИ на основе ShieldIOT Corset в 5–20 раз точнее по сравнению с ведущими отраслевыми решениями.
  • Обнаружение в реальном времени. От одной недели до одной минуты. Никаких компромиссов в скорости или точности. Обнаруживайте первые признаки атаки до нанесения ущерба.
  • Предупреждения, требующие действий. Тип атаки, продолжительность, затронутые устройства, оценка, серьезность, особенности триггера. Включение автоматического или неспециализированного устранения угроз.
  • Неограниченная масштабируемость. Преобразует огромные объемы больших данных в небольшие наборы данных. Безагентное решение без изменений устройства или сети
Как это работает Сетевая безопасность ShieldIOT основана на обнаружении аномалий потоковой передачи в реальном времени. Решение анализирует сетевой трафик и дополнительные источники данных, чтобы обнаружить первые признаки кибератак, а также предоставляет непревзойденную готовую криминалистическую экспертизу событий для облегчения действий по смягчению угроз.
  1. Обработка данных. Фильтрация данных, объединение источников данных, обогащение данных, разработка функций
  2. AI Engine. Вычисления Coreset для сокращения объема данных с последующим запуском набора моделей обнаружения ИИ и машинного обучения.
  3. Классификация аномалий. Автоматическая генерация типа событий, сочетая запатентованный процесс маркировки с опытом в предметной области

Схема работы

Схема работы