Tehditleri saatler değil, saniyeler içinde etkisiz hale getirin — kurumsal düzeyde güvenlik operasyonları için yapay zeka odaklı tespit ve otomatik yanıt.

Modern işletmeler, çoğu zaman aşan düzeyde ezici bir güvenlik uyarısı hacmiyle karşı karşıyadır
günde 10.000'i — geleneksel SOC ekipleri, analist yorgunluğu başlamadan önce bunların yalnızca küçük bir kısmını araştırabilmektedir. İhlal tespiti için ortalama 197 gün süren gecikmeli yanıt süreleri, artan maliyetlere yol açarken, hatalı pozitifler (false positive) analist kapasitesinin
%30'undan fazlasını tüketmektedir. Eski SIEM platformları, bağlam olmadan gürültü üretir, sinyaller arası korelasyondan yoksundur ve gelişen saldırı tekniklerine adapte olamaz. Bankacılık kurumları, işlem sistemlerini, müşteri verilerini ve düzenleyici altyapıyı hedefleyen giderek daha sofistike tehditlerle karşı karşıyadır; burada tek bir tespit edilmemiş ihlal yüz milyonlarca dolar kayıpla sonuçlanabilir.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
MicrocosmWorks, makine öğrenimi anomali tespiti kullanarak SIEM, EDR ve ağ telemetrisindeki olayları gerçek zamanlı olarak ilişkilendirerek, sektör ortalaması 197 günden 10 dakikanın altına MTTD'yi düşüren yapay zeka destekli SOC platformları geliştirir. Otomatik playbook yürütmesi, phishing, lateral movement ve kimlik bilgisi kötüye kullanımı gibi yaygın olay türleri için MTTR'yi saatlerden dakikalara düşürür.
Evet, MicrocosmWorks AI SOC planı, Splunk, CrowdStrike, SentinelOne, Palo Alto, Fortinet ve Microsoft Defender dahil olmak üzere 50'den fazla yaygın güvenlik aracı için önceden oluşturulmuş bağlayıcılar içerir. Tescilli veya niş güvenlik araçları için özel entegrasyonlar, saatlik 25-45 ABD Doları arasında değişen oranlarda geliştirilebilir ve genellikle entegrasyon başına 1-2 hafta sürer.
MicrocosmWorks, geçmiş olay verileriniz üzerinde eğitilmiş denetimli sınıflandırıcıları, ortamınızın normal temel davranışını öğrenen denetimsiz anomali tespiti ile birleştirerek çok katmanlı uyarı önceliklendirmesi uygular. Sistem, insan analistlere iletmeden önce birden çok kaynaktan gelen düşük doğruluklu uyarıları yüksek güvenilirliğe sahip olay anlatılarına dönüştürerek %85-95 oranında yanlış pozitif azaltma sağlar.
MicrocosmWorks planı, Seviye 1 triyajın (uyarı zenginleştirme, tekilleştirme, ilk sınıflandırma) tamamen otomatik olduğu, ancak Seviye 2 soruşturma ve Seviye 3 tehdit avcılığının AI destekli ama insan liderliğinde olduğu katmanlı otomasyonu uygulamaktadır. Bu durum tipik olarak 10 kişilik bir SOC ekibinin, daha önce 25-30 analist gerektiren iş yükünü, soruşturma kalitesinden ödün vermeden yönetmesini sağlar.
MicrocosmWorks, ticari ve açık kaynaklı threat intelligence beslemelerini (MISP, OTX, VirusTotal, STIX/TAXII) entegre eder ve IOC'leri ağ günlüklerinize, DNS sorgularınıza, uç nokta telemetrinize ve e-posta ağ geçidi verilerinize karşı otomatik olarak ilişkilendirir. Korelasyon motoru, kill chain framework genelindeki saldırı zincirlerini haritalamak için graf tabanlı analiz kullanır ve geleneksel SIEM kurallarının gözden kaçıracağı ilişkili IOC'leri ortaya çıkarır.
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, milyarlarca güvenlik olayı üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleriyle güçlendirilmiş yeni nesil bir Güvenlik Operasyonları Merkezi sunabilir, bu da saniye altı sınıflandırma doğruluğuyla gerçek zamanlı tehdit tespitini mümkün kılar. Platformumuz, yapay zeka odaklı triyajı, farklı veri kaynakları arasında otomatik korelasyonu ve eksiksiz bir SOAR çerçevesi aracılığıyla düzenlenmiş yanıt kılavuzlarını katmanlarken mevcut SIEM altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur. Sistem, analist geri bildirimlerinden sürekli olarak öğrenir, tespit modellerini iyileştirir ve hatalı pozitif oranlarını işletmenin ilk 90 günü içinde
%5'in altına düşürür. Ticari, açık kaynak ve dark web kaynaklarından gelen tehdit istihbarat beslemeleri, ortaya çıkan her uyarıya bağlamsal zenginlik sağlamak için gerçek zamanlı olarak birleştirilir.
Mimari, ağ, uç nokta, bulut ve uygulama katmanlarına dağıtılmış toplayıcılardan normalize edilmiş olayları alan merkezi bir yapay zeka korelasyon motoru ile bir hub-and-spoke modelini takip eder. Bir akış veri hattı, olayları gerçek zamanlı olarak birden çok ML aşamasından — anomali tespiti, davranışsal profilleme ve kill-chain haritalaması — geçirir ve ardından eyleme geçirilebilir olayları SOAR orkestrasyon katmanına yönlendirir. Tüm platform, güçlendirilmiş bir
Kubernetes kümesinde, hava boşluklu model eğitim ortamları ve adli saklama için şifreli veri gölleri ile dağıtılır.
ve bağlamsal sinyal füzyonu yoluyla gürültüyü bastırır
uçtan uca olay yanıtı için biletleme sistemleriyle entegrasyon
bağlamsal zenginleştirme için birleşik bir bilgi grafiğine dönüştürür
işbirliğine dayalı vaka yönetimi ile
sürekli öğrenmeyle tehlikeye atılmış kimlik bilgilerini gösteren sapmaları işaretleyen bir UEBA motoru
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Arka Uç | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| Yapay Zeka / ML | PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime |
| Ön Uç | React, D3.js, Grafana, Kibana |
| Veritabanı | Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redis |
| Altyapı | Kubernetes (EKS), Terraform, Vault, AWS GovCloud |
| Metrik | Gelişim | Detay |
|---|---|---|
| Ortalama Tespit Süresi (MTTD) | %92 azalma | Sürekli yapay zeka izlemesiyle ortalama 197 günden 15 günün altına düşürülür |
| Uyarı Hatalı Pozitif Oranı | %5'in altında | ML triyajı gürültüyü ortadan kaldırır, böylece analistler gerçek tehditlere odaklanır |
| Olay Yanıt Süresi | %85 daha hızlı | Otomatik SOAR playbook'ları, engellemeyi saatler değil saniyeler içinde gerçekleştirir |
| Analist Verimliliği | 3 kat artış | Yapay zeka Tier 1 triyajını üstlenir, analistleri gelişmiş tehdit avcılığı için serbest bırakır |
| Uyumluluk Denetimi Hazırlığı | %99 kapsama | PCI-DSS, SOX ve OCC gereksinimleri için otomatik kanıt toplama |
1. 1-3. Haftalar: Altyapı tedariki, SIEM entegrasyonu, günlük kaynağı dahil etme ve temel telemetri toplama
2. 4-7. Haftalar: Yapay zeka modeli dağıtımı, korelasyon kuralı ayarlaması ve SOC ekibi işbirliğiyle SOAR playbook geliştirme
3. 8-10. Haftalar: Tehdit istihbarat beslemesi entegrasyonu, UEBA kalibrasyonu ve analist çalışma tezgahı özelleştirmesi
4. 11-12. Haftalar: Tam üretime geçiş, uyarı doğrulama, performans ayarlaması ve analist eğitim programı
5. 13-14. Haftalar: Optimizasyon sprinti — yerel veriler üzerinde model yeniden eğitimi, playbook iyileştirmesi ve KPI temel oluşturma
Sürekli, AI destekli güvenlik doğrulaması — saldırganlardan önce güvenlik açıklarını sıfır manuel ek yükle bulun ve düzeltin.