Нейтралізуйте загрози за секунди, а не години — виявлення на основі AI та автоматизована відповідь для операцій з безпеки корпоративного рівня.

Сучасні підприємства стикаються з величезним обсягом попереджень про безпеку — часто понад
10 000 на день — при цьому традиційні команди SOC можуть розслідувати лише невелику їх частину до того, як настане втома аналітика. Затримки в часі реагування, які в середньому становлять 197 днів для ідентифікації порушень, призводять до зростання витрат, тоді як хибні спрацьовування споживають понад
30% робочого часу аналітиків. Застарілі платформи SIEM генерують шум без контексту, їм бракує кореляції між сигналами, і вони не можуть адаптуватися до мінливих методів атак. Банківські установи стикаються зі все більш витонченими загрозами, спрямованими на системи транзакцій, дані клієнтів та регуляторну інфраструктуру, де одне невиявлене порушення може призвести до сотень мільйонів збитків.
Знайдіть більше планів впровадження для вашого наступного проекту
MicrocosmWorks створює AI-powered SOC платформи, які зменшують MTTD із середнього показника по галузі в 197 днів до менш ніж 10 хвилин шляхом кореляції подій у SIEM, EDR та мережевій телеметрії в режимі реального часу за допомогою виявлення аномалій машинним навчанням. Автоматизоване виконання плейбуків скорочує MTTR з годин до хвилин для поширених типів інцидентів, таких як фішинг, бічний рух та зловживання обліковими даними.
Так, архітектура MicrocosmWorks AI SOC включає готові конектори для понад 50 поширених інструментів безпеки, включаючи Splunk, CrowdStrike, SentinelOne, Palo Alto, Fortinet та Microsoft Defender. Індивідуальні інтеграції для власницьких або нішевих інструментів безпеки можуть бути розроблені за ставками від $25 до $45 за годину, зазвичай потребуючи 1-2 тижні на інтеграцію.
MicrocosmWorks впроваджує багатошарову тріаж сповіщень, використовуючи керовані класифікатори, навчені на ваших історичних даних про інциденти, у поєднанні з некерованим виявленням аномалій, яке вивчає нормальну базову поведінку вашого середовища. Система досягає 85-95% скорочення хибних спрацьовувань шляхом кореляції низькоточних сповіщень з кількох джерел у високодостовірні описи інцидентів, перш ніж передавати їх людським аналітикам.
Концепція MicrocosmWorks впроваджує рівневу автоматизацію, де тріадний аналіз Рівня 1 (збагачення сповіщень, дедуплікація, початкова класифікація) повністю автоматизований, тоді як розслідування Рівня 2 і пошук загроз Рівня 3 підтримуються AI, але керуються людиною. Це зазвичай дозволяє команді SOC з 10 осіб справлятися з навантаженням, яке раніше вимагало 25-30 аналітиків, без шкоди для якості розслідувань.
MicrocosmWorks інтегрує комерційні та відкриті канали аналізу загроз (MISP, OTX, VirusTotal, STIX/TAXII) та автоматично корелює індикатори компрометації з вашими журналами мережі, DNS-запитами, телеметрією кінцевих точок та даними поштового шлюзу. Механізм кореляції використовує графовий аналіз для відображення ланцюгів атак у рамках kill chain framework, виявляючи пов'язані IOCs, які традиційні правила SIEM могли б пропустити.
Зв'яжіться з нами, щоб обговорити, як ми можемо створити це рішення для вашого бізнесу з нашою командою експертів.
Зв'яжіться з намиMicrocosmWorks може надати Центр операцій з безпеки нового покоління, який працює на основі моделей машинного навчання, навчених на мільярдах подій безпеки, що забезпечує виявлення загроз у реальному часі з точністю класифікації менш ніж за секунду. Наша платформа безперешкодно інтегрується з існуючою інфраструктурою SIEM, одночасно додаючи керовану AI сортування, автоматизовану кореляцію між розрізненими джерелами даних та організовані сценарії реагування через повний фреймворк SOAR. Система безперервно навчається на основі відгуків аналітиків, удосконалюючи моделі виявлення та знижуючи рівень хибних спрацьовувань нижче
5% протягом перших 90 днів роботи. Потоки розвідувальних даних про загрози з комерційних джерел, відкритих джерел та Dark Web об'єднуються в реальному часі для надання контекстного збагачення для кожного попередження, що з'являється.
Архітектура відповідає моделі "зірка" (hub-and-spoke) з централізованим двигуном кореляції AI, який приймає нормалізовані події від розподілених колекторів, розгорнутих на рівнях мережі, кінцевих точок, хмари та додатків. Конвеєр потокових даних обробляє події в реальному часі через кілька етапів ML — виявлення аномалій, профілювання поведінки та відображення kill-chain — перед тим, як направити дієві інциденти на рівень SOAR-оркестрації. Вся платформа розгортається на захищеному
Kubernetes кластері з ізольованими середовищами для навчання моделей та зашифрованими озерами даних для судово-медичного зберігання.
та придушення шуму шляхом контекстного об'єднання сигналів
системами заявок для наскрізного реагування на інциденти
в єдиний граф знань для контекстного збагачення
з колективним управлінням справами
скомпрометовані облікові дані, з безперервним навчанням
| Рівень | Технології |
|---|---|
| Бекенд | Python, Go, Apache Kafka, gRPC |
| AI / ML | PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, ONNX Runtime |
| Фронтенд | React, D3.js, Grafana, Kibana |
| База даних | Elasticsearch, Apache Druid, PostgreSQL, Redis |
| Інфраструктура | Kubernetes (EKS), Terraform, Vault, AWS GovCloud |
| Метрика | Покращення | Деталі |
|---|---|---|
| Середній час виявлення (MTTD) | Зниження на 92% | З середніх 197 днів до менш ніж 15 днів завдяки безперервному моніторингу AI |
| Рівень хибних спрацьовувань попереджень | Нижче 5% | ML сортування усуває шум, тому аналітики зосереджуються на справжніх загрозах |
| Час реагування на інциденти | На 85% швидше | Автоматизовані сценарії SOAR виконують локалізацію за секунди, а не години |
| Продуктивність аналітика | Збільшення в 3 рази | AI обробляє сортування першого рівня, звільняючи аналітиків для розширеного полювання на загрози |
| Готовність до аудиту відповідності | 99% покриття | Автоматизований збір доказів для вимог PCI-DSS, SOX та OCC |
1. Тижні 1-3: Забезпечення інфраструктури, інтеграція SIEM, підключення джерел журналів та збір базової телеметрії
2. Тижні 4-7: Розгортання моделей AI, налаштування правил кореляції та розробка сценаріїв SOAR у співпраці з командою SOC
3. Тижні 8-10: Інтеграція потоків розвідданих про загрози, калібрування UEBA та налаштування робочого столу аналітика
4. Тижні 11-12: Повний перехід на промислове використання, валідація попереджень, оптимізація продуктивності та програма навчання аналітиків
5. Тижні 13-14: Спринт оптимізації — перенавчання моделі на локальних даних, доопрацювання сценаріїв та встановлення базових показників KPI
Безперервна перевірка безпеки за допомогою ШІ — знаходьте та виправляйте вразливості до того, як це зроблять зловмисники, з нульовими ручними витратами.