
FileTAC bietet dynamische Analyse- und Erkennungsfunktionen, die die Identifizierung und Reaktion auf eine Vielzahl von Cyberbedrohungen ermöglichen, die auf Unternehmensnetzwerke abzielen: • Einbruchserkennung • Ausnutzungstechniken • Eindringversuche • Böswillige Akteure • Verdächtiges Verhalten Hauptmerkmale umfassen: • Hochleistungs-Netzwerkinspektion » Überwachung des Netzwerkverkehrs bei Durchsatzgeschwindigkeiten von 100 Mbps bis 40 Gbps » Vollständige Sitzungsanalyse unter Nutzung von Verhaltens- und fortschrittlichen Analysetechniken - einschließlich maschinellem Lernen (ML) - zur Identifizierung und Reaktion auf anomales verdächtiges Verhalten • Schlüsselfertige physische und virtuelle Appliance-Formfaktoren • Physische Appliances bieten hervorragende Wirtschaftlichkeit im Rechenzentrum - Minimierung des Platzbedarfs im Rechenzentrum (durch 1U-Formfaktor), Strom- und Kühlbedarf • Appliances werden kollektiv über eine einzige Benutzeroberfläche verwaltet • Verarbeitet Daten in Bewegung, Daten in Nutzung und Daten im Ruhezustand • Komplexe Bedrohungsjagdaufgaben werden automatisiert durch Nutzung von Eindringungsanalyse, Eindringungserkennung, Vorfallreaktion und Ereignisbewertung • Alarmierung bei bösartigen Netzwerkaktivitäten, Untersuchung und Durchführung von forensischen Analysen zur Bestimmung der Ursache und anschließende Reaktion durch Ereignisbewertung und Minderung • Mehrere Inspektionstechniken » Tiefe Dateiuntersuchung (DFI) verwendet Erkennungslogik auf zahlreichen Ebenen, um eine Vielzahl von Angriffs- und Ausnutzungstechniken aufzudecken » » Schnelle Zerlegung von Dateien, um Umgehungen und bösartigen Inhalt innerhalb eingebetteter Logik (Makros, Skripte, Applets), semantischem Kontext (Tabellenzellen, Präsentationswörter usw.) und Metadaten (Autor, Bearbeitungszeit, Seitenanzahl usw.) aufzudecken » » Vollständige Artefaktinspektion einschließlich Sitzungsmetadaten (Web-Header), Domains, Dateien, Hashes, Header, IPs, SSL-Zertifikate und URLs » » Optische Zeichenerkennung (OCR), Computer Vision und Perzeptions-Hashing werden verwendet, um eingebettete Bilder auf das Vorhandensein von Malware zu untersuchen » Maschinelles Lernen (ML) integriert fortschrittliche Algorithmen, die überwachte Klassifikatoren und unüberwachte Cluster nutzen - entwickelt, um große Datenmengen abzufragen, Muster zu entdecken und wertvolle Einblicke zu generieren » Algorithmen werden genutzt, um Bedrohungen ohne Verwendung von IOCs zu identifizieren » Sandbox-Integrationen » Multi-Scanning-Technologien • Einbruchserkennung und Eindämmung » Volle Sichtbarkeit des gesamten eingehenden und ausgehenden Netzwerkverkehrs, um festzustellen, ob ein Einbruch stattgefunden hat » Identifiziert Command-and-Control (C2)-Aktivitäten, die mit fortgeschrittenen anhaltenden Bedrohungen (APTs) verbunden sind, durch Verhaltensanalysen und Nutzung einzigartiger Indikatoren für Kompromittierung (IoC), die von InQuest Labs erworben und kuratiert wurden » Erkennt und/oder verhindert C2-Aktivitäten von hochentwickelten Akteuren und deren Handwerk - letztendlich wird die Verweildauer reduziert, die schließlich zu Datenlecks oder Exfiltration führen kann • Erkennung aufkommender Bedrohungen » Inspektions-Engine nutzt heuristische und signaturbasierte analytische Pipelines, um reale aufkommende Bedrohungen zu identifizieren - Blockierung von Zero-Day-Angriffen und N-Day-Angriffen • Retrospektive Malware-Erkennung » Über RetroHunting werden Dateien auf die neuesten Bedrohungen untersucht, um sicherzustellen, dass selbst die raffiniertesten Angriffe nicht unentdeckt bleiben - auch wenn sie zunächst übersehen wurden • Verhinderung von Datenverlust » Inspektion aller Dateiinhalte und -kontexte zur Identifizierung von Datenexfiltration - Sicherstellung, dass sensible Informationen niemals Ihre Umgebung verlassen • IQScore » Jede Datei wird in eine Reihe von Artefakten zerlegt - jedes Artefakt erhält dann einen IQ-Score » Scores werden durch alle verfügbaren Informationen angetrieben, einschließlich diskreter, heuristischer und ML-Score-Beiträge » Bedrohungsquittungen zeigen Informationsquellen auf einen Blick » Signaturpaarungen für "Heizung" und "Kühlung" basierend auf den neuesten Bedrohungsinformationen » Blockieren, Alarmieren, Untersuchungsempfehlungen geben SecOps klare Anleitungen zur Durchsetzungspolitik • Proaktive Bedrohungsinformationen » Eingebauter Vorfallreaktions-Workflow, Schadensbegrenzung und Einbruchseindämmung entlasten die Untersuchungsabläufe Ihrer Betreiber » Bietet die Möglichkeit, proaktiv aufkommende Bedrohungen zu verfolgen und zu jagen, die Ihre Umgebung ins Visier genommen haben • RetroHunt-Fähigkeit » SecOps-Personal kann rückblickend die raffiniertesten Bedrohungen identifizieren, um festzustellen, welche Vermögenswerte betroffen wurden • Unsichtbar für Außenstehende / Angreifer

InQuests integrierte Cloud-E-Mail-Sicherheitslösung, MailTAC, nutzt die Deep File Inspection®-Technologie, um Dateien schnell zu analysieren und Bedrohungen aufzudecken, selbst wenn bösartige Inhalte in Makros, Skripten, Applets, Tabellenzellen oder Metadaten eingebettet sind. MailTAC bietet wertvolle Einblicke durch Header- und Link-Analyse, sodass Sie potenzielle Bedrohungen proaktiv erkennen und verhindern können. Ob die Bedrohung Ihr Netzwerk zum ersten Mal trifft oder unentdeckt auf Ihren Servern verborgen war, unsere E-Mail-Sicherheitslösung verfügt über die Werkzeuge, die Sie benötigen, um sie zu finden, aufzudecken und zu stoppen.

InQuests einzigartige Perspektive und Einsicht nutzen, um Bedrohungen Monate vor der Konkurrenz zu finden. Unser Threat Intelligence-Team sammelt und analysiert einzigartige Datenquellen aus Open-Source-Industrie-Feeds sowie InQuest-eigene Datensätze, um Ihnen führende und hochvertrauenswürdige Indikatoren für Kompromittierungen bereitzustellen, damit Sie neuen Bedrohungen einen Schritt voraus sind und Verweildauern reduzieren können.

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