Identifique las posibles fuentes de exfiltración de datos y la pérdida de IP crítica
Determine cuáles son los usuarios que exhiben un comportamiento riesgoso, como almacenamiento en pilas y movimiento de datos atípico, antes de que la IP crítica salga de su organización.
Detección avanzada de cuentas comprometidas
Al comprender los atributos como los patrones de acceso típicos, puede evitar que personas con malas intenciones accedan a sus activos y sistemas críticos con el Análisis de Comportamiento de Usuarios y Entidades (UEBA).
Colabore con el área de Recursos Humanos
Analice las fuentes de datos basados en las comunicaciones para identificar las posibles infracciones del Código de Conducta.
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Obtenga mayor provecho de su inversión en SIEM
UEBA añade contexto y análisis a los datos de Gestión de Información y Eventos de Seguridad (SIEM) y proporciona una calificación de riesgo para los incidentes, organizada por entidad, que permite a los analistas priorizar los riesgos más altos.
Obtenga respuesta ante incidentes ricos en contenido y contexto
Facilite la investigación completa y transparente con análisis avanzados, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), que se adaptan según el riesgo de comportamiento específico.
Resuelva desafíos relacionados con la seguridad de datos y el cumplimiento regulatorio
Analice y detecte patrones de comportamiento humano en macrodatos, y proporcione información sobre el riesgo de la empresa en los casos en que las amenazas traspasen los límites.
Combine UEBA con Forcepoint DLP para utilizar las calificaciones de riesgo analíticas para cambiar, de manera dinámica, las políticas de DLP.
Análisis de fácil comprensión con una explicación y contexto simples para tomar decisiones informadas sobre posibles amenazas internas.
No existe tal cosa como una solución de UEBA que se ajuste a todos los casos. Forcepoint les permite a los clientes crear sus propios casos de uso y desarrollar sus propios análisis sin la necesidad de un experto en datos.
Vea la actividad histórica durante la etapa de análisis forense con una visualización dinámica.
Las alertas individuales carecen de contexto sobre los datos. UEBA utiliza el procesamiento natural del lenguaje (NLP) y el análisis de comportamiento para una visión integral del usuario.
Modelos de datos informados por datos estructurados, como los registros de SIEM, y datos no estructurados, como el correo electrónico y el chat, de sus aplicaciones de terceros y herramientas de seguridad dispares.
El conjunto de fuentes de alimentación de datos más amplio del mercado de seguridad de UEBA, incluidas las fuentes de datos estructurados y no estructurados
Los datos se pueden obtenerse de cualquier lugar dentro de la organización. A continuación, se incluyen algunos ejemplos de esos sistemas:
Microsoft Exchange
Slack
Symphony
Skype for Business
Bloomberg
Splunk
ArcSight
IBM QRadar
RSA NetWitness
Windows
Apple
Linux
Digital Guardian
Cisco
Symantec
F5
McAfee
Dtex Systems
Workday
Salesforce.com
Active Directory
SAP Concur
LogRhythm
BeyondTrust
