優れた可視性を通じて、ペタバイト単位のセキュリティ データに潜む新たな脅威を阻止
脅威ハンティング チームやSOCへのコンテキストの提供を通じ、より迅速な修復を実現
増加の一途をたどるサイバー攻撃
ランサムウェア、マルウェア、その他のサイバー脅威は急増し続けており、攻撃の増加とAIを活用した脅威の中で、SOC部門は毎日数多くのアラートに直面しています。
セキュリティ ワークフローは自動化が進んでいるものの、SIEMソリューションを中心に行われるトリアージ対象のアラートには、依然として無数の誤検知が含まれています。こうしたアラートを調査して解決するには、SOCの高度かつ専門的なスキルセットが必要です。大規模なセキュリティ部門がアラートの量だけで圧倒される場合があるとすれば、潜在的な脅威に先手を打つことは極めて困難と言えます。
そこで必要となるのが、受動的なセキュリティからプロアクティブなセキュリティへの転換です。組織は攻撃経路を予防的に特定、排除し、悪用を未然に防ぐ必要があります。
Zscaler Breach Predictor:脅威を予測および防止するAI活用型ソリューション
Breach Predictorは、AIを活用したアルゴリズムによって、攻撃グラフ、ユーザー リスク スコアリング、脅威インテリジェンスを利用しながらセキュリティ データのパターンを分析して潜在的侵害を予測するとともに、リアルタイムのポリシー推奨を提供し、予防的な措置を可能にします。
以下のようなソースを活用します。
- ベスト プラクティスと過去のポリシー
- セキュリティ データ ファブリックのコンテキスト
- IOCと脅威インテリジェンス
- SWG、ZTNA、サンドボックス ソリューションで取得されたデータ
- デセプション テクノロジーとエンドポイント(近日追加予定)
攻撃経路と悪意のあるアクティビティーについて、影響を受けるユーザーも含めリアルタイムで可視化して、攻撃を特定し、封じ込めます。
AI活用型の侵害確率スコアリングにより、潜在的な攻撃経路を特定、排除し、全体的なサイバー リスクを軽減します。
SOCのワークフローの最適化によって、誤検知のトリアージに費やす時間を短縮し、SOCによる対応が必要なイベントの件数を抑制します。
1日あたり500兆件のシグナルを処理する世界最大のセキュリティ クラウドから得られる広範な脅威インテリジェンスとセキュリティ データでトレーニングされたAI/MLエンジンのインサイトを活用できます。
マルウェアの攻撃パターン(MITREのTTPにマッピングされたIOC)とユーザーへの影響を1つのダッシュボードで可視化し、標的型の脅威の軽減と迅速な修復を可能にします。
高度なアルゴリズムに基づいて侵害確率スコアを算出し、侵害の可能性と攻撃者の次の戦術を予測して、セキュリティの取り組みの優先順位付けに役立てられます。
攻撃を未然に阻止
マルウェア ファミリーの追跡、侵害の痕跡のMITRE ATT&CKフレームワークへのマッピング、侵害されたユーザーの特定、攻撃アクティビティーの掘り下げが可能です。
侵害確率を包括的に把握し、攻撃の各段階に対応する経路を可視化できます。
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