MatosSphere Funktionen

Konfiguration (5)

DLP-Konfiguration: Bietet Tools zur Verhinderung von Datenverlust, um Daten davor zu schützen, die Umgebungen zu verlassen, in denen sie zugelassen sind.
Überwachung der Konfiguration: Überwacht Konfigurationsregelsätze und Maßnahmen zur Durchsetzung von Richtlinien und dokumentiert Änderungen, um die Compliance zu gewährleisten.
Einheitliches Richtlinienmanagement: Ermöglicht es Benutzern, Sicherheitsrichtlinien über Cloud-Dienste und -Anbieter hinweg zu verfolgen und zu steuern.
Adaptive Zutrittskontrolle: Bietet einen risikobasierten Ansatz zum Bestimmen der Vertrauenswürdigkeit innerhalb des Netzwerks.
API / Integrationen: Anwendungsprogrammierschnittstelle - Spezifikation für die Kommunikation der Anwendung mit anderer Software. APIs ermöglichen in der Regel die Integration von Daten, Logik, Objekten usw. in andere Softwareanwendungen.

Bedrohungssuche: Erleichtert die proaktive Suche nach neuen Bedrohungen, wenn diese auf Server, Endpunkte und Netzwerke abzielen.
Schwachstellen-Scans: Analysiert Ihre vorhandene Cloud-, Netzwerk- und IT-Infrastruktur, um Zugriffspunkte zu identifizieren, die leicht kompromittiert werden können.
Informationen zu Schwachstellen: Speichert Informationen zu neuen und häufigen Schwachstellen und wie diese behoben werden können, sobald Vorfälle auftreten.
Risiko-Priorisierung: Ermöglicht die Einstufung von Schwachstellen nach benutzerdefinierten Risiko- und Bedrohungsprioritäten.

Arbeitslast- und Containersicherheit: Scannen Sie Container, Workloads und Kubernetes-Cluster auf Fehlkonfigurationen oder Schwachstellen.
Bedrohungserkennung und -reaktion: Überwachen Sie Live-Umgebungen auf Anomalien, Risiken und Bedrohungen, um eine schnelle Reaktion sicherzustellen.
DevSecOps-Integrationen: Integriert sich in CI/CD-Pipelines, um Sicherheitsrisiken früh im Entwicklungslebenszyklus zu erkennen.
Einheitliche Sichtbarkeit: Konsolidieren Sie alle Sicherheitsdaten über die Technologie- und Cloud-Stacks in einem Dashboard.

Intelligente Behebungen und Vorschläge: Bietet eine KI-gestützte Engine, um dem Benutzer basierend auf der Art der Bedrohung Anleitungen zur Behebung zu geben.
Risikopriorisierung: Verwendet kontextbezogene Analyse, um kritische und nicht-kritische Risiken bei Schwachstellen zu identifizieren.
Anomalieerkennung mit maschinellem Lernen: Helfen Sie, Anomalien in Cloud-Workloads zu erkennen, die einen potenziellen Verstoß darstellen könnten.