Profitez de la visibilité et du contexte dont vous avez besoin pour défendre vos environnements cloud à l’aide d’un machine learning autonome.
Privilégiez l’automatisation aux réglages et aux alertes. Adoptez une solution de détection des menaces qui réduira le bruit de fond et vous aidera à réagir plus rapidement.
Et si vous pouviez utiliser un système de détection basé sur les anomalies pour identifier les menaces, réduire le recours aux règles personnalisées et configurer les politiques ?
Et si vous pouviez tirer parti du machine learning et des analyses comportementales pour réduire le nombre de faux positifs et détecter de nouvelles menaces ?
Et si vous pouviez automatiser la détection des menaces pour permettre à votre équipe de se concentrer sur les événements les plus importants ?
Tirez parti de la détection basée sur les anomalies de Lacework pour repérer les comportements anormaux qui constituent de réelles menaces et éliminez ainsi les règles tout en réduisant le nombre de faux positifs.
Ne vous contentez pas de flux de menaces pour détecter les signaux de compromission indiquant la présence de menaces connues et inconnues.
Le recours à l’automatisation et au machine learning permet de réduire le nombre d’heures consacrées à la configuration de politiques et la rédaction de règles.
Une réduction de 90 % des alertes et faux positifs signifie que vous pouvez vous concentrer sur les menaces qui représentent le plus grand risque pour votre entreprise.
Nous tirons parti de l’automatisation et du machine learning pour détecter les anomalies qui indiquent une activité malveillante au niveau des comptes cloud et des workloads déployés sur AWS, Google Cloud et Azure.
“I have never seen a solution with the capabilities and comprehensiveness of Lacework. Its unique approach automatically learns what’s normal across our infrastructure and detects behavior that deviates from the norm.” Thomas Linck
Détectez plus vite les menaces inconnues et surveillez en permanence les signes de compromission. Essayez-nous pour découvrir la différence par vous-même.
