Kompromittierte Anmeldeinformationen
Knapp
Angreifer mit Zugangsdaten überlisten
Die meisten Angreifer brechen nicht ein, sondern loggen sich ein. Gestohlene Zugangsdaten sowohl für menschliche Benutzer als auch für KI-Systeme sind ein Hauptangriffsvektor für moderne Angriffe und ermöglichen es Angreifern, Perimeterverteidigungen zu umgehen und unentdeckt in Ihrem System zu agieren.
Die Untersuchung dieser Angriffe mit herkömmlichen SIEM-Systemen ist ein langsamer, manueller Prozess. Analysten müssen Dutzende von Abfragen durchführen, um Warnmeldungen nachzugehen, und haben Mühe, die subtilen Aktivitäten, die auf eine reale Bedrohung hindeuten, miteinander in Verbindung zu bringen – von einem gestohlenen Token bis hin zu einem Mitarbeiter, der sensible Daten in ein KI-Tool einfügt.
Exabeam bietet einen neuen Ansatz. Wir analysieren das normale Nutzerverhalten mithilfe von Verhaltensanalysen und überwachen das Verhalten autonomer KI-Agenten. So unterstützt unser Multi-Agenten-KI-System Ihr Team bei der Priorisierung von Bedrohungen. Es automatisiert Untersuchung und Reaktion und liefert Ihrem Team einen klaren, kontextreichen Zeitplan, um Angriffe auf Anmeldeinformationen zu stoppen, bevor es zu einem Sicherheitsvorfall kommt.
