ATP

Protection Avancée contre les Menaces

Blocage des menaces sophistiquées pour éviter les atteintes et les pertes de données.


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Intégration dans la surface d'attaque digitale.

Le nombre, la variété et la sophistication des cyberattaques augmente chaque jour. Logiciels de rançonnage, DDoS et attaques brute force ne constituent qu'un aperçu des types de menaces auxquels font face les clients et les organisations. Alors qu'il est possible de se défendre contre la plupart des menaces connues à l'aide des technologies de sécurité traditionnelles, le véritable challenge se situe dans le fait de pouvoir se défendre contre des attaques inconnues jusque là.

La sauvegarde de vos données financières, intellectuelles et personnelles requiert une matrice de sécurité intégrée comprenant de l'intelligence, pour assurer une protection de bout en bout sur l'ensemble de votre organisation. La mise en place d'une approche holistique de la sécurité - associant les personnes, le processus et les technologies avancées - réduira considérablement votre vulnérabilité aux attaques actuelles et futures.

Nomios a aidé de nombreuses organisations à se protéger contre les menaces avancées, particulièrement celles relatives à DDoS, Behavioural Analytics and Sandboxing.

Sandboxing

Les cyberattaques utilisent souvent des logiciels malveillants inconnus pour échapper aux pare-feux traditionnels et aux protections Endpoint. Ces menaces persistantes avancées (APTs - advanced persistent threats) sont développées sur mesure et utilisent des techniques de codage évasives pour rester indétectables aussi longtemps que possible.

Une solution de prochaine génération pour remédier aux APTs est le sandboxing. Un sandbox (bac à sable) est un mécanisme de sécurité utilisé pour isoler les programmes inconnus ou douteux et les applications dans un environnement sûr. Une fois dans le sandbox, les programmes douteux peuvent être exécutés de manière à surveiller leurs objectifs sans qu'ils puissent se disperser sur le réseau.

Le sandbox fournit un environnement permettant d'analyser de comprendre et de prendre les actions nécessaires pour lutter contre les menaces qui ont échappé aux mesures de sécurité conventionnelles. Ils devraient faire partie de l'arsenal de sécurité IT à mettre en œuvre dans toutes les organisations.

User and Entity Behaviour Analytics (UEBA)

Le User and Entity Behaviour Analytics (UEBA) utilise des procédés de machine learning et d'analyse de comportement pour identifier tout changement de comportement, qui pourrait signifier qu'une attaque intérieure a échappé aux défenses du périmètre. Ces techniques basées sur l'Intelligence Artificielle, peuvent ensemble, corréler des interactions entre les utilisateurs, les systèmes et les données pour détecter les menaces internes, les menaces cybernétiques, les fraudes et les non-conformités.

Certains évènement qui peuvent paraître inoffensifs lorsqu'ils sont isolés apparaissent comme des menaces à haut risque lorsqu'ils sont analysés en contexte dans la durée. Les solutions UEBA les plus modernes mettent en corrélation et analysent des évènements provenant de sources multiples, comme l'utilisateur, le dispositif, le matériel, l'application et le segment de réseau, pour prédire détecter et contenir les attaques slow-and-low non détectées par les solutions traditionnelles.

Le machine learning breveté supervisé et non supervisé ainsi que les algorithmes statistiques identifient les activités normales et détectent les anomalies. Certaines des techniques clé en matière de signature-less intègrent du groupage mix-max, de l'analyse réciproque, de l'apprentissage prédictif, de la corrélation floue, de la détection de modèle robotique, de la détection DGA et de l'apprentissage séquentiel.

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