Stream.Security Yeni Nesil Özellikler Paketini Yayınladı


Gelişmiş Maruziyet Araştırması ve Yapay Zeka Destekli İyileştirme Yetenekleri Artık Kullanılabilir

TEL AVIV – 28 Mart 2024 – Akış.GüvenlikGerçek zamanlı dijital ikiz teknolojisinde uzmanlaşmış, lider bulut çözümleri platformu, bugün yeni gelişmiş tehdit araştırması ve yapay zeka destekli iyileştirme yeteneklerinin piyasaya sürüldüğünü duyurdu. Yeni gerçek zamanlı saldırı yolu tespiti ve üretken yapay zeka (AI) destekli iyileştirme araçları, bulut güvenlik şirketinin kullanıma sunduğu, sektörü şekillendiren, gerçek zamanlı risk yönetimi özelliklerinin bir parçasıdır. Bu yetenekler sayesinde müşteriler potansiyel bir bulut saldırısının tüm yönlerini anında görebilir ve bunu önlemenin yollarını haritalandırabilir, böylece yanıt verme süresi daha kısa olur (MTTR azalır).

Stream.Security'nin CEO'su ve kurucu ortağı Or Shoshani, “Bu yeni özellikleri bugün müşterilerimizle paylaşmaktan heyecan duyuyoruz” dedi. “Bu teknoloji olmasaydı, kullanıcıların saldırıları tanımlamak için bireysel SIEM, tehdit algılama ve yapılandırma yönetimi araçlarını birleştirmesi gerekecek ve güvenlik ekiplerinin noktaları birleştirmesi gerekecekti. Bugün kullanıma sunduğumuz özellikler, bulut ortamındaki kusurları tek bir platformda tespit etmek, analiz etmek ve yamamak için tasarlandı; bu da güvenlik ekiplerinin anında tepki vermesini ve düşmanın niyetini ortaya çıkarmasını kolaylaştırıyor ve siber saldırganların bir kuruluşun bulut altyapısını tehlikeye atmasını zorlaştırıyor. Müşterilerimizin bulutlarını güvende tutacak çözümler yaratmanın daha benzersiz yollarını bulmayı sabırsızlıkla bekliyoruz.”

Saldırıların sıklığı ve şiddeti artmaya devam ettikçe bulut altyapıları artan baskıyla karşı karşıya kalıyor. Dünya çapındaki bilgisayar korsanları, bulut verilerini çalmak, fidye için tutmak ve saldırıları her zamankinden daha hızlı yaymak için üretken yapay zeka gibi yeni yollar buluyor. Stream.Security'nin yeni özellikleri, ortamdaki her değişiklik başına potansiyel saldırıların haritasını çıkarır, içgörü toplar, tehdit edici etkinlikleri araştırır ve herhangi bir sorunu düzeltmek için adımlar atar, saldırıları gerçekleşmeden önce önler, değişikliklerin etkisini ortaya çıkarmak için yeni bir tarama yapma ihtiyacını ortadan kaldırır. .

Çözümün en yeni yetenek paketi şunları içerir:

  • Gerçek Zamanlı Saldırı Yolu Tespiti – Bu yenilikçi özellik, savunmasız bir varlığı açığa çıkaran herhangi bir yapılandırma değişikliği durumunda olası saldırı senaryolarına ilişkin anında bilgi sağlar. Ek tarama gerektiren geleneksel çözümlerin aksine, Stream.Security'nin gerçek zamanlı saldırı yolu grafiği, bulutlarındaki her değişiklikte olası tüm riskleri anında tespit ederek güvenlik ekiplerinin saldırıları gerçek zamanlı olarak yönetmesine olanak tanır.

  • Üretken Yapay Zeka Destekli İyileştirme– Stream.Security, bulut ortamında tespit edilen herhangi bir güvenlik kusuru için iyileştirme adımları önermek üzere üretken yapay zekanın gücünden yararlanır. Bu özellik, otomatik olarak özel çözümler üreterek Ortalama Düzeltme Süresini (MTTR) önemli ölçüde azaltır ve güvenlik ekiplerinin ortaya çıktıkça güvenlik açıklarını hassas iyileştirme adımlarıyla gidermelerine olanak tanır.

Yeni nesil yapay zeka destekli yeteneklerden oluşan bu en yeni paket, Stream'den gelecek olanlara zemin hazırlıyor. duyuruldu Kasım 2023'te DevOps'tan SecOps'a geçişi, Cloud Twin teknolojisini piyasaya sürmesi ve sektörde fırtınalar estirmesi. Kuruluşun 2024 yılında daha fazla ürün ve özellik haberi paylaşması planlanıyor.

Stream tarafından yayımlanan en son özellikler hakkında daha fazla bilgi için Burada.

Stream.Security Hakkında

Daha önce Lightlytics olarak bilinen Stream.Security, gerçek zamanlı bulut ikizleme teknolojisinde uzmanlaşmış bulut çözümleri için lider bir platformdur. Platform, tehditlerin nasıl ortaya çıktığını belirlemek ve bunları anında düzeltmenin etkisini ortaya çıkarmak için sürekli olarak kuruluşların bulut ortamlarını modeller.

Medya bağlantısı

Aurilia'nın kendisi

Touchdown PR

[email protected]

Reklam



Source link