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

ארגונים מודרניים מתמודדים עם נפח עצום של התראות אבטחה — לעיתים קרובות עולה על
10,000 ביום — כאשר צוותי SOC מסורתיים מסוגלים לחקור רק חלק קטן מהם לפני שמתפתחת עייפות אנליסטים. זמני תגובה מושהים ממוצעים של 197 ימים לזיהוי פרצות מובילים לעלויות הולכות וגוברות, בעוד שתוצאות חיוביות שגויות צורכות למעלה מ-
30% מיכולת האנליסטים. פלטפורמות SIEM מדור קודם מייצרות רעש ללא הקשר, חסרות מתאם חוצה-אותות, ואינן יכולות להסתגל לטכניקות תקיפה מתפתחות. מוסדות בנקאיים מתמודדים עם איומים מתוחכמים יותר ויותר המכוונים למערכות עסקאות, נתוני לקוחות, ותשתיות רגולטוריות, 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 תפעול אבטחה מהדור הבא המופעל על ידי מודלי למידת מכונה שאומנו על מיליארדי אירועי אבטחה, המאפשר זיהוי איומים בזמן אמת עם דיוק סיווג של פחות משנייה. הפלטפורמה שלנו משתלבת בצורה חלקה עם תשתית SIEM קיימת תוך כדי הוספת שכבות של מיון מונחה AI, קורלציה אוטומטית בין מקורות נתונים שונים, וחוברות עבודה (playbooks) של תגובה מתואמת באמצעות מסגרת SOAR מלאה. המערכת לומדת באופן רציף ממשוב אנליסטים, משפרת מודלי זיהוי ומפחיתה שיעורי חיוביות שגויות מתחת ל-
5% בתוך 90 הימים הראשונים לפעילות. פידים של מודיעין איומים ממקורות מסחריים, קוד פתוח ורשת אפלה מאוחדים בזמן אמת כדי לספק העשרה הקשרית לכל התראה שמופיעה.
הארכיטקטורה עוקבת אחר מודל hub-and-spoke עם מנוע קורלציה AI מרכזי הקולט אירועים מנורמלים מקולטים מבוזרים הפרוסים על פני שכבות רשת, נקודות קצה, ענן ויישומים. צינור נתונים זורם מעבד אירועים בזמן אמת דרך מספר שלבי ML — זיהוי אנומליות, פרופיל התנהגותי ומיפוי שרשרת הרג — לפני ניתוב אירועים ברי טיפול לשכבת תזמור ה-SOAR. הפלטפורמה כולה פרוסה על גבי
אשכול Kubernetes עם סביבות אימון מודלים מבודדות אוויר (air-gapped) ואגמי נתונים מוצפנים לשמירה לצורך חקירה פורנזית.
ודיכוי רעש באמצעות איחוי אותות הקשרי
מערכות כרטוס לתגובה מקצה לקצה לאירועים
לגרף ידע מאוחד להעשרה הקשרית
אנליסטים עם ניהול מקרים שיתופי
אישורי כניסה שנפרצו עם למידה מתמשכת
| 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 | פירוט |
|---|---|---|
| זמן ממוצע לזיהוי (MTTD) | הפחתה של 92% | מממוצע של 197 ימים לפחות מ-15 ימים באמצעות ניטור AI רציף |
| שיעור חיוביות שגויות של התראות | מתחת ל-5% | מיון ML מבטל רעש כך שאנליסטים מתמקדים באיומים אמיתיים |
| זמן תגובה לאירועים | מהיר יותר ב-85% | חוברות עבודה אוטומטיות של SOAR מבצעות הכלה בשניות ולא בשעות |
| פרודוקטיביות אנליסטים | עלייה פי 3 | AI מטפל במיון Tier 1, משחרר אנליסטים לציד איומים מתקדם |
| מוכנות לביקורת תאימות | כיסוי של 99% | איסוף ראיות אוטומטי עבור דרישות PCI-DSS, SOX ו-OCC |
1. שבועות 1-3: הקצאת תשתית, אינטגרציית SIEM, צירוף מקורות יומן, ואיסוף טלמטריה בסיסית
2. שבועות 4-7: פריסת מודל AI, כוונון כללי קורלציה, ופיתוח חוברות עבודה של SOAR בשיתוף פעולה עם צוות ה-SOC
3. שבועות 8-10: אינטגרציית פיד מודיעין איומים, כיול UEBA, והתאמה אישית של סביבת העבודה לאנליסטים
4. שבועות 11-12: מעבר מלא לייצור, אימות התראות, כוונון ביצועים, ותוכנית הכשרה לאנליסטים
5. שבועות 13-14: ספרינט אופטימיזציה — אימון מודל מחדש על נתונים מקומיים, שיפור חוברות עבודה, והגדרת קו בסיס של מדדי ביצועים (KPI)
אימות אבטחה רציף, בסיוע AI — מצא ותקן חולשות לפני שתוקפים יעשו זאת, עם אפס תקורה ידנית.