Funzionalità MatosSphere

Configurazione (5)

Configurazione DLP: Offre strumenti di prevenzione della perdita di dati per proteggere i dati dall'uscire dagli ambienti in cui è consentito.
Monitoraggio della Configurazione: Monitora i set di regole di configurazione e le misure di applicazione delle politiche e documenta le modifiche per mantenere la conformità.
Gestione Unificata delle Politiche: Consente agli utenti di monitorare e controllare le politiche di sicurezza tra i servizi e i fornitori cloud.
Controllo di Accesso Adattivo: Fornisce un approccio basato sul rischio per determinare la fiducia all'interno della rete.
API / Integrazioni: Interfaccia di Programmazione delle Applicazioni - Specifica per come l'applicazione comunica con altri software. Gli API in genere consentono l'integrazione di dati, logica, oggetti, ecc. con altre applicazioni software.

Caccia alle minacce: Facilita la ricerca proattiva di minacce emergenti mentre prendono di mira server, endpoint e reti.
Scansione delle Vulnerabilità: Analizza il tuo cloud, la rete e l'infrastruttura IT esistenti per delineare i punti di accesso che possono essere facilmente compromessi.
Intelligenza sulle Vulnerabilità: Memorizza informazioni relative a nuove e comuni vulnerabilità e su come risolverle una volta che si verificano gli incidenti.
Prioritizzazione del rischio: Consente la classificazione delle vulnerabilità in base a priorità di rischio e minaccia personalizzate.

Sicurezza del carico di lavoro e dei container: Scansiona i container, i carichi di lavoro e i cluster Kubernetes per eventuali configurazioni errate o vulnerabilità.
Rilevamento e risposta alle minacce: Monitora gli ambienti live per anomalie, rischi e minacce per garantire una risposta rapida.
Integrazioni DevSecOps: Si integra con le pipeline CI/CD per rilevare i rischi di sicurezza all'inizio del ciclo di vita dello sviluppo.
Visibilità Unificata: Consolida tutti i dati di sicurezza attraverso gli stack tecnologici e cloud in un'unica dashboard.

Rimedi intelligenti e suggerimenti: Offre un motore alimentato da IA per fornire indicazioni di rimedio all'utente in base al tipo di minaccia.
Prioritizzazione del rischio: Utilizza l'analisi contestuale per identificare i rischi critici e non critici tra le vulnerabilità.
Rilevamento delle anomalie utilizzando l'apprendimento automatico: Aiuta a rilevare anomalie nei carichi di lavoro cloud che potrebbero indicare una potenziale violazione.