נטרול איומים בשניות, לא בשעות — זיהוי מבוסס AI ותגובה אוטומטית לפעולות אבטחה ברמת אנטרפרייז.

ארגונים מודרניים מתמודדים עם נפח עצום של התראות אבטחה — לרוב עולה על
10,000 ביום — כאשר צוותי SOC מסורתיים מסוגלים לחקור רק חלק קטן מהן לפני שמתחילה עייפות אנליסטים. זמני תגובה מתעכבים, בממוצע 197 ימים לזיהוי פרצות, מובילים לעלויות הולכות וגוברות, בעוד שתוצאות חיוביות שגויות צורכות מעל
30% מיכולת האנליסטים. פלטפורמות SIEM מדור קודם מייצרות רעש ללא הקשר, חסרות מתאם חוצה אותות, ואינן יכולות להסתגל לטכניקות התקפה מתפתחות. מוסדות בנקאיים מתמודדים עם איומים מתוחכמים יותר ויותר המכוונים למערכות טרנזקציות, נתוני לקוחות ותשתית רגולטורית, כאשר פרצה בודדת שלא זוהתה יכולה לגרום למאות מיליוני הפסדים.
גלו תוכניות יישום נוספות לפרויקט הבא שלכם
MicrocosmWorks בונה פלטפורמות SOC מבוססות AI המפחיתות את MTTD מממוצע תעשייתי של 197 ימים לפחות מ-10 דקות, על ידי קישור אירועים על פני SIEM, EDR וטלמטריית רשת בזמן אמת, באמצעות זיהוי חריגות של למידת מכונה. ביצוע אוטומטי של Playbook מקצר את MTTR משעות לדקות עבור סוגי אירועים נפוצים כמו פישינג, תנועה רוחבית וניצול פרטי זיהוי.
כן, תוכנית ה-AI SOC של MicrocosmWorks כוללת מחברים מובנים מראש עבור למעלה מ-50 כלי אבטחה נפוצים, כולל Splunk, CrowdStrike, SentinelOne, Palo Alto, Fortinet, ו-Microsoft Defender. אינטגרציות מותאמות אישית עבור כלי אבטחה קנייניים או נישתיים ניתנות לפיתוח בתעריפים שבין $25-$45 לשעה, ובדרך כלל דורשות 1-2 שבועות לכל אינטגרציה.
MicrocosmWorks מיישמת multi-layer alert triage באמצעות supervised classifiers שאומנו על נתוני האירועים ההיסטוריים שלכם, בשילוב עם unsupervised anomaly detection שלומד את התנהגות ה-baseline הרגילה של הסביבה שלכם. המערכת משיגה הפחתה של 85-95% ב-false positive על ידי מתאם low-fidelity alerts ממקורות מרובים ל-high-confidence incident narratives, לפני הסלמה לאנליסטים אנושיים.
תוכנית MicrocosmWorks מיישמת אוטומציה מדורגת שבה שלב 1 של טיפול ראשוני (טריאז') (העשרת התראות, הסרת כפילויות, סיווג ראשוני) הוא אוטומטי לחלוטין, בעוד שחקירת שלב 2 וציד איומים של שלב 3 הם בסיוע AI אך בהובלת אדם. זה מאפשר בדרך כלל לצוות SOC של 10 אנשים לנהל את עומס העבודה שקודם לכן דרש 25-30 אנליסטים מבלי להקריב את איכות החקירה.
MicrocosmWorks משלבת פידים מסחריים ובקוד פתוח של מודיעין איומים (MISP, OTX, VirusTotal, STIX/TAXII) ומקשרת אוטומטית מזהי פשרה אל מול יומני הרשת שלך, שאילתות DNS, טלמטריית נקודות קצה ונתוני שער הדוא"ל. מנוע התיאום משתמש בניתוח מבוסס גרפים כדי למפות שרשראות תקיפה על פני ה-kill chain framework, ובכך חושף IOCs קשורים שכללי SIEM מסורתיים היו מפספסים.
צרו קשר לדון כיצד נוכל לבנות פתרון זה עבור העסק שלכם עם צוות המומחים שלנו.
צרו קשרMicrocosmWorks יכולה לספק מרכז פעולות אבטחה מהדור הבא המופעל על ידי machine learning models שאומנו על מיליארדי אירועי אבטחה, המאפשר זיהוי איומים בזמן אמת עם דיוק סיווג של sub-second. הפלטפורמה שלנו משתלבת בצורה חלקה עם תשתית SIEM קיימת תוך שכבות של AI-driven triage, automated correlation בין מקורות נתונים שונים, ו-orchestrated response playbooks דרך SOAR framework מלא. המערכת לומדת באופן רציף ממשוב אנליסטים, משכללת detection models ומפחיתה false positive rates מתחת ל-
5% בתוך 90 ימי הפעלה הראשונים. Threat intelligence feeds ממקורות מסחריים, קוד פתוח ו-dark web משולבים בזמן אמת כדי לספק contextual enrichment לכל התראה שעולה.
הארכיטקטורה עוקבת אחר מודל hub-and-spoke עם AI correlation engine מרכזי הקולט normalized events מאספנים מבוזרים הפרוסים על פני network, endpoint, cloud, ו-application layers. streaming data pipeline מעבד events בזמן אמת באמצעות שלבי ML מרובים — anomaly detection, behavioral profiling, ו-kill-chain mapping — לפני ניתוב actionable incidents לשכבת SOAR orchestration. כל הפלטפורמה פרוסה על גבי
Kubernetes cluster מחוזק עם air-gapped model training environments ו-encrypted data lakes לשמירה forensic retention.
ודיכוי noise באמצעות contextual signal fusion
ticketing systems לתגובה end-to-end incident response
לתוך unified knowledge graph עבור contextual enrichment
אנליסטים עם collaborative case management
compromised credentials עם continuous learning
| שכבה | טכנולוגיות |
|---|---|
| Backend | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| AI / ML | PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime |
| Frontend | React, D3.js, Grafana, Kibana |
| Database | Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redis |
| Infrastructure | Kubernetes (EKS), Terraform, Vault, AWS GovCloud |
| מדד | שיפור | פרטים |
|---|---|---|
| זמן ממוצע לזיהוי (MTTD) | הפחתה של 92% | מממוצע של 197 ימים לפחות מ-15 ימים באמצעות ניטור AI רציף |
| שיעור חיובי שגוי של התראות | מתחת ל-5% | ML triage מבטל רעשים כך שאנליסטים יתמקדו באיומים אמיתיים |
| זמן תגובה לאירוע | מהיר ב-85% | חוברות עבודה אוטומטיות של SOAR מבצעות containment בשניות ולא בשעות |
| פרודוקטיביות אנליסטים | עלייה פי 3 | AI מטפל במיון Tier 1, משחרר אנליסטים ל-advanced threat hunting |
| מוכנות לביקורת תאימות | כיסוי של 99% | איסוף ראיות אוטומטי עבור דרישות PCI-DSS, SOX ו-OCC |
1. שבועות 1-3: Infrastructure provisioning, SIEM integration, log source onboarding, ו-baseline telemetry collection
2. שבועות 4-7: AI model deployment, correlation rule tuning, ו-SOAR playbook development בשיתוף פעולה עם צוות SOC
3. שבועות 8-10: Threat intelligence feed integration, UEBA calibration, ו-analyst workbench customization
4. שבועות 11-12: Full production cutover, alert validation, performance tuning, ותוכנית הדרכה לאנליסטים
5. שבועות 13-14: Optimization sprint — model retraining על נתונים מקומיים, playbook refinement, והקמת KPI baseline
אימות אבטחה רציף בסיוע AI — מצא ותקן פגיעויות לפני התוקפים, ללא עומס עבודה ידני.