Tehditleri saatler içinde değil, saniyeler içinde etkisiz hale getirin — kurumsal düzeyde güvenlik operasyonları için yapay zeka odaklı tespit ve otomatik yanıt.
Modern işletmeler, genellikle aşan ezici bir güvenlik uyarısı hacmiyle karşı karşıya kalır
günde 10.000'i — geleneksel SOC ekipleri, analist yorgunluğu başlamadan önce bunların yalnızca küçük bir kısmını inceleyebilir. İhlal tespiti için ortalama 197 günlük gecikmeli yanıt süreleri, artan maliyetlere yol açarken, yanlış pozitifler analist kapasitesinin
%30'undan fazlasını. Eski SIEM platformları bağlam olmadan gürültü üretir, çapraz sinyal korelasyonundan yoksundur ve gelişen saldırı tekniklerine uyum sağlayamaz. Bankacılık kurumları, işlem sistemlerini, müşteri verilerini ve düzenleyici altyapıyı hedef alan giderek daha karmaşık tehditlerle karşı karşıyadır; tek bir tespit edilmeyen ihlal yüz milyonlarca dolarlık kayıplara yol açabilir.
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 Geçin
MicrocosmWorks, milyarlarca güvenlik olayı üzerinde eğitilmiş makine öğrenimi modelleriyle desteklenen yeni nesil bir Güvenlik Operasyonları Merkezi sunabilir; saniyenin altında sınıflandırma doğruluğu ile gerçek zamanlı tehdit tespiti sağlar. Platformumuz mevcut SIEM altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olurken, yapay zeka odaklı triyaj, farklı veri kaynakları arasında otomatik korelasyon ve tam bir SOAR çerçevesi aracılığıyla organize yanıt oyun kitapçıkları katmanlar. Sistem, analist geri bildirimlerinden sürekli olarak öğrenir, tespit modellerini iyileştirir ve yanlış pozitif oranlarını şunun altına düşürür
işletmenin ilk 90 günü içinde %5'in altına. Ticari, açık kaynak ve dark web kaynaklarından gelen tehdit istihbaratı beslemeleri, yüzeye çıkan her uyarı için bağlamsal zenginleştirme sağlamak üzere gerçek zamanlı olarak birleştirilir.
Mimari, ağ, uç nokta, bulut ve uygulama katmanlarına dağıtılmış toplayıcılardan normalize edilmiş olayları alan merkezi bir AI korelasyon motoru ile bir hub-and-spoke modelini takip eder. Bir akış veri hattı, olayları gerçek zamanlı olarak birden fazla ML aşamasından — anomali tespiti, davranışsal profilleme ve öldürme zinciri haritalaması — geçirir ve ardından eyleme geçirilebilir olayları SOAR orkestrasyon katmanına yönlendirir. Tüm platform, güçlendirilmiş bir
Kubernetes kümesi üzerine, hava boşluklu model eğitim ortamları ve adli koruma için şifrelenmiş veri gölleri ile dağıtılmıştır.
ve bağlamsal sinyal füzyonu aracılığıyla gürültüyü bastırır
uçtan uca olay müdahalesi için biletleme sistemleriyle entegrasyon
bağlamsal zenginleştirme için birleşik bir bilgi grafiğine dönüştürür
işbirliğine dayalı vaka yönetimi sunar
tehlikeye atılmış kimlik bilgilerini gösteren sapmaları sürekli öğrenme ile işaretler
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Arka Uç | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| Yapay Zeka / Makine Öğrenimi | 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 | İyileşme | Detay |
|---|---|---|
| Ortalama Tespit Süresi (MTTD) | %92 azalma | Sürekli AI izleme ile ortalama 197 günden 15 günün altına |
| Uyarı Yanlış Pozitif Oranı | %5'in altında | ML triyajı gürültüyü ortadan kaldırarak analistlerin gerçek tehditlere odaklanmasını sağlar |
| Olay Müdahale Süresi | %85 daha hızlı | Otomatik SOAR oyun kitapçıkları sınırlamayı saatler içinde değil, saniyeler içinde gerçekleştirir |
| Analist Verimliliği | 3 kat artış | AI, 1. Katman triyajını yöneterek analistleri gelişmiş tehdit avcılığı için serbest bırakır |
| Uyum Denetimi Hazırlığı | %99 kapsama | PCI-DSS, SOX ve OCC gereksinimleri için otomatik kanıt toplama |
1. 1-3. Haftalar: Altyapı temini, SIEM entegrasyonu, günlük kaynağı dahil etme ve temel telemetri toplama
2. 4-7. Haftalar: AI model dağıtımı, korelasyon kuralı ayarlaması ve SOC ekibi işbirliğiyle SOAR oyun kitabı geliştirme
3. 8-10. Haftalar: Tehdit istihbaratı beslemesi entegrasyonu, UEBA kalibrasyonu ve analist çalışma tezgahı özelleştirmesi
4. 11-12. Haftalar: Tam üretim geçişi, uyarı doğrulama, performans ayarlaması ve analist eğitim programı
5. 13-14. Haftalar: Optimizasyon sprinti — yerel veriler üzerinde model yeniden eğitimi, oyun kitabı iyileştirmesi ve KPI temelinin oluşturulması
Sürekli, AI destekli güvenlik doğrulama — saldırganlardan önce zafiyetleri bulun ve düzeltin, sıfır manuel yük ile.