Bedrohungserkennung, -untersuchung und -reaktion (TDIR)

KI-Agenten werden als vollwertige Individuen behandelt. New-Scale Analytics integriert ihre Aktionen in Threat Timelines und zeigt so an, wann ein KI-Agent agierte, ob dieses Verhalten erwartet wurde und wie es den weiteren Ablauf der Ereignisse beeinflusste. Diese Transparenz ermöglicht es Analysten, schneller zu ermitteln und übersehene oder falsch interpretierte Aktivitäten zu vermeiden.

Exabeam Nova-Agenten, Teil von New-Scale Fusion, unterstützen die Triage, die Beweissicherung, die Erstellung von Zeitleistenzusammenfassungen und die Empfehlung nächster Schritte. Sie reduzieren den manuellen Aufwand und beschleunigen die Arbeit der Analysten, insbesondere bei Überschneidungen zwischen menschlichen und KI-Identitäten.

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, erscheint dieses Verhalten in der Bedrohungs-Timeline und wird im Threat Center zur schnellen Bewertung und Reaktion angezeigt.

New-Scale Fusion bietet mehrere Zeitleistenansichten zur Unterstützung jeder Ermittlungsphase:

• 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 übersehen dadurch subtile oder neuartige Angriffe. New-Scale Fusion nutzt Verhaltensanalysen, um Baselines für Benutzer und Entitäten zu erstellen. Dies erleichtert die Erkennung von Abweichungen, die auf kompromittierte Zugangsdaten, Missbrauch durch Insider oder verdächtige Automatisierung zurückzuführen sind. Exabeam kombiniert maschinelle Geschwindigkeit mit menschlicher Expertise durch die Zusammenarbeit von Mensch und Agent, um Risiken zu minimieren und Ergebnisse zu verbessern.