従来のセキュリティ検知は、攻撃者のインフラがすでに稼働し始めてから作動します。ドメインが登録され、コマンド＆コントロールが稼働し、プレッシャーのかかる状況下で対応が始まるのです。
NetWitnessとBforeAIの統合により、予測インテリジェンスが脅威の検知と対応に直接組み込まれます。BforeAIの「PreCrime」インジケーターはネイティブに取り込まれ、NetWitnessのログ、ネットワーク、エンドポイントのテレメトリと相関分析されるため、悪意のあるインフラをより早期に特定し、阻止することが可能になります。
この連携が注目に値する理由
このデータシートでは、NetWitnessのアーキテクチャおよび運用レベルにおいて、予測インテリジェンスがどのように活用されているかを詳しく説明しています。
- 予測インテリジェンスの生成：BforeAIがグローバルなインターネットインフラを分析し、攻撃キャンペーンが開始される前に悪意のあるドメイン、IPアドレス、および資産を特定する方法。
- ネイティブテレメトリの相関分析：NetWitness内で、予測指標がログ、ネットワークトラフィック、エンドポイントデータと自動的に相関付けられる仕組み。
- アナリスト向け優先順位付け：情報強化されたアラートがノイズを低減し、信頼性の高い脅威への調査を集中させる仕組み。
- 予防的封じ込め：早期の兆候が、実行前にMTTCを短縮するための遮断および対応措置をどのように支えるか。
- 運用指標：滞在時間の短縮、誤検知の減少、および迅速な封じ込めなど、測定可能な成果。
データシートをダウンロードして、NetWitnessとBforeAIの予測型セキュリティ統合の背後にあるデータフロー、相関ロジック、および応答メカニズムをご確認ください。