Recursos de NetWitness Platform

Gerenciamento de Redes (3)

Monitoramento de atividades: Documenta as ações de pontos de extremidade dentro de uma rede. Alerta os usuários sobre incidentes e atividades anormais e documenta o ponto de acesso.
Gestão de Ativos: Mantém registros de cada ativo de rede e sua atividade. Descobre novos ativos acessando a rede.
Gerenciamento de Logs: Fornece informações de segurança e armazena os dados em um repositório seguro para referência.

Inteligência de ameaças: Armazena informações relacionadas a ameaças comuns e como resolvê-las quando ocorrerem incidentes.
Avaliação de vulnerabilidade: Analisa a infraestrutura de rede e TI existente para delinear pontos de acesso que podem ser facilmente comprometidos.
Análises avançadas: Permite que os usuários personalizem análises com métricas granuladas pertinentes aos seus recursos específicos.
Exame dos dados: Permite que os usuários pesquisem bancos de dados e logs de incidentes para obter insights sobre vulnerabilidades e incidentes.

Análise Contínua: Monitora constantemente o tráfego e a atividade. Detecta anomalias na funcionalidade, acessibilidade do usuário, fluxos de tráfego e adulteração.
Análise Comportamental: Monitora constantemente a atividade relacionada ao comportamento do usuário e compara a atividade com padrões de benchmarking e indicadores de fraude.
Contexto dos dados: Forneça insights sobre por que as tendências estão ocorrendo e quais problemas podem estar relacionados.
Registro de atividades: Monitora, registra e registra atividades em tempo real e pós-evento.
Notificação de incidentes: Produz relatórios detalhando tendências e vulnerabilidades relacionadas à sua rede e infraestrutura
Visibilidade da rede: Fornece exibição e análise abrangentes de ambientes, recursos, tráfego e atividade em redes.
Enriquecimento de metadados: Facilita a Inteligência Artificial (IA), como Machine Learning (ML), para permitir a ingestão de dados, sugestões de desempenho e análise de tráfego.
Gerenciamento de metadados: Indexa descrições de metadados para facilitar a pesquisa e aprimorar a percepção

Detecção de anomalias: Monitora constantemente a atividade relacionada ao comportamento do usuário e compara a atividade com padrões de benchmark.
Alertas de Incidentes: Emite alertas quando surgem incidentes. Algumas respostas podem ser automatizadas, mas os usuários ainda serão informados.
Monitoramento de atividades: Monitora as ações de pontos de extremidade dentro de uma rede. Alerta os usuários sobre incidentes e atividades anormais e documenta o ponto de acesso.
Monitoramento Multi-Rede: Fornece recursos de monitoramento para várias redes ao mesmo tempo.
Descoberta de ativos: Detecte novos ativos à medida que eles entram em uma rede e adicione-os ao inventário de ativos.
Detecção de anomalias: Monitora constantemente a atividade relacionada ao comportamento do usuário e compara a atividade com padrões de benchmark

Mapeamento de fluxo de trabalho: Exibe visualmente aplicativos conectados e dados integrados. Permite customização e gerenciamento de estruturas de workflow.
Automação do fluxo de trabalho: Agilize o fluxo dos processos de trabalho, estabelecendo gatilhos e alertas que notificam e encaminham informações para as pessoas apropriadas quando sua ação é necessária dentro do processo de compensação.
Correção automatizada: Reduz o tempo gasto na correção de problemas manualmente. Resolve rapidamente incidentes comuns de segurança de rede.
Monitoramento de logs: Monitora constantemente os logs para detectar anomalias em tempo real.

Orquestração de Segurança: Integra ferramentas de segurança adicionais para automatizar processos de segurança e resposta a incidentes.
Recolha de dados: Coleta informações de várias fontes para cruzar referências e construir informações contextuais para correlacionar inteligência.
Inteligência de ameaças: Armazena informações relacionadas a ameaças comuns e como resolvê-las quando ocorrerem incidentes.
Visualização de dados: Ofereça relatórios e painéis pré-criados e personalizados para obter insights rápidos sobre os estados do sistema.

Alertando: Notifica claramente os usuários com informações relevantes e anomalias em tempo hábil.
Desempenho Baselin: Define uma linha de base de desempenho padrão para comparar a atividade de log.
Alta disponibilidade/recuperação de desastres: Permite que a plataforma seja dimensionada para o tamanho do ambiente desejado e configurada com recursos de alta disponibilidade e recuperação de desastres.
Alertas de Incidentes: Emite alertas quando surgem incidentes. Algumas respostas podem ser automatizadas, mas os usuários ainda serão informados.
Orquestração de Resposta: Integra ferramentas de segurança adicionais para automatizar processos de segurança e resposta a incidentes.
Automação de Resposta: Reduz o tempo gasto na solução de problemas manualmente. Resolve rapidamente incidentes comuns de segurança de rede

Automação de Resposta: Reduz o tempo gasto na solução de problemas manualmente. Resolve rapidamente incidentes comuns de segurança de rede.
Caça a ameaças: Facilita a pesquisa proativa de ameaças emergentes à medida que elas visam servidores, endpoints e redes.
Detecção baseada em regras: Permite que os administradores definam regras especificadas para detectar problemas relacionados a problemas como uso indevido de dados confidenciais, configuração incorreta do sistema, movimentação lateral e/ou não conformidade.
Detecção em Tempo Real: Monitora constantemente o sistema para detectar anomalias em tempo real.

Extensibilidade: Permite suporte personalizado para ambientes híbridos
Automação do fluxo de trabalho: Agilize o fluxo dos processos de trabalho, estabelecendo gatilhos e alertas que notificam e encaminham informações para as pessoas apropriadas quando sua ação é necessária dentro do processo de compensação.
Visibilidade unificada: Fornece exibição e análise abrangentes de ambientes, recursos, tráfego e atividade em redes.

Inteligência de ameaças: Armazena informações relacionadas a ameaças comuns e como resolvê-las quando ocorrerem incidentes.
Inteligência Artificial & Machine Learning: Facilita a Inteligência Artificial (IA), como Machine Learning (ML), para permitir a ingestão de dados, sugestões de desempenho e análise de tráfego.
Recolha de dados: Coleta informações de várias fontes para cruzar referências e construir informações contextuais para correlacionar inteligência.