Bedrohungserkennung, -untersuchung und -reaktion (TDIR)

Exabeam behandelt KI-Agenten als eigenständige Personen. New-Scale Analytics integriert ihre Aktionen in automatisierte Zeitleisten und zeigt an, wann ein KI-Agent agierte, ob das Verhalten erwartet wurde und wie es den weiteren Ablauf der Ereignisse beeinflusste. Diese Transparenz ermöglicht es Analysten, schneller zu ermitteln und Aktivitäten nicht zu übersehen oder falsch zu interpretieren.

Die KI-Agenten von Nova, Teil von New-Scale Fusion, unterstützen die Priorisierung von Fällen, die Beweissicherung, die Erstellung von Zeitleistenübersichten und die Empfehlung nächster Schritte. Diese KI-gestützten Arbeitsabläufe reduzieren den manuellen Aufwand und helfen Analysten, Aktivitäten von menschlichen und KI-Agenten schneller zu untersuchen.

Ja. New-Scale Analytics überwacht die Aktivitäten von KI-Agenten und korreliert diese mit anderen Ereignissen, um Missbrauch zu erkennen. Greift ein Agent auf sensible Daten zu oder führt er unerwartete Aktionen aus, wird dieses Verhalten in der Zeitleiste angezeigt und im Threat Center zur schnellen Bewertung und Reaktion bereitgestellt.

New-Scale Fusion bietet mehrere Zeitleistenansichten für verschiedene Phasen einer Untersuchung:

• Threat Timelines: Diese im Threat Center verfügbaren Zeitleisten kombinieren Auslöser von Korrelationsregeln und Warnmeldungen aus der Verhaltensanalyse, um aktive Fälle zu visualisieren.
• Investigation Timelines: Eine Suchfunktion, mit der Analysten benutzerdefinierte Zeitpläne für beliebige Entitäten, einschließlich Benutzer, Hosts, Anwendungen und Prozesse, mit fein abgestufter Filterung erstellen können.
• Vorkalkulierte Untersuchungsansichten: Automatische Hervorhebung von abnormalem Verhalten im Vergleich zu einer gelernten Basislinie zur Beschleunigung der Anomalieanalyse.

Viele Sicherheitstools basieren auf signaturbasierter Erkennung und können subtile oder neuartige Angriffe übersehen. New-Scale Fusion nutzt Verhaltensanalysen, um Baselines für Benutzer, Geräte und Agenten zu erstellen. Dadurch lassen sich Abweichungen, die auf kompromittierte Zugangsdaten, Missbrauch durch Insider oder verdächtige Automatisierung zurückzuführen sind, leichter erkennen.

Exabeam kombiniert Verhaltensanalysen, KI-gestützte Arbeitsabläufe und Automatisierung, um Sicherheitsteams beim Aufbau eines agentenbasierten SOC zu unterstützen, das Risiken im Maschinenmaßstab erkennen, untersuchen und darauf reagieren kann.