Единая платформа для ИТ и информационной безопасности на базе ML
Непрерывное выявление аномалий, мониторинг действий пользователей и автоматизация реагирования на киберугрозы для ИТ‑и ИБ‑команд.
Непрерывное выявление аномалий, мониторинг действий пользователей и автоматизация реагирования на киберугрозы для ИТ‑и ИБ‑команд.
Как Artimate усиливает безопасность
(3 класса детекторов).
Сценарии использования Artimate
Аккаунты, доступ и поведение пользователей
(UEBA + антифрод)
Artimate отслеживает логи авторизации и действия пользователей, строит нормальные профили поведения и выявляет отклонения: подозрительные логины (нетипичное время, география, массовые неудачные попытки), аномальные маршруты в интерфейсе, необычные суммы/частоты операций, всплески возвратов или транзакций, что позволяет одновременно ловить компрометацию аккаунтов, инсайдерскую активность и мошеннические схемы в бизнес‑системах.
Аномалии в сетевом и сервисном трафике
(DDoS, сканирование, латеральное перемещение)
По временным рядам и плотности событий Artimate выявляет нетипичные всплески обращений к веб‑порталам и API, рост числа сетевых сессий, нестандартные пути доступа к внутренним сервисам и БД, что помогает рано фиксировать DDoS‑атаки, массовое сканирование, перебор, а также попытки латерального перемещения злоумышленника внутри сети после первичного взлома.
Контроль действий администраторов и изменений конфигураций
Платформа анализирует события изменения настроек в сетевом оборудовании, серверах, приложениях и правах доступа, отслеживает нетипичные последовательности (например, серия нестандартных изменений за короткий промежуток времени) и помечает их как рискованные, помогая ловить ошибки конфигурации, обход политик безопасности и злоупотребление привилегированными учетными записями.
Ранняя детекция шифрования и вредоносной активности приложений
Artimate выделяет аномалии по всплескам операций записи/шифрования, изменению профиля нагрузки и избыточной генерации событий отдельными сервисами, что позволяет обнаруживать ранние признаки ransomware‑атак, внедренные backdoor‑модули и незадекларированные возможности в приложениях до того, как ущерб станет критичным.
Корреляция событий безопасности и управление киберрисками
Платформа собирает события из систем мониторинга, логов, SIEM и других источников, автоматически коррелирует их с помощью ML, агрегирует «россыпь» мелких аномалий в цельные инциденты и строит над ними дашборд рисков, чтобы команда видела, где концентрация угроз выше, какие узлы и сервисы чаще всего попадают в центр инцидентов, и могла приоритизировать расследование и укрепление защиты.
Проактивное управление уязвимостями и автоматизация реагирования
Используя историю аномалий, карты связей и внешние сведения об уязвимостях, Artimate помогает выявлять компоненты с повышенным риском, запускать проверку конфигураций и обновления, а также автоматизировать ответы: эскалацию в ITSM/SOC, изменение приоритета инцидента, блокировку доступа, включение доп. логирования или запуск скриптов ремедиации, сокращая окно времени между обнаружением угрозы и фактическими действиями.
Обнаружение аномалий: три уровня защиты Artimate использует три типа ML-детекторов для выявления различных классов угроз
Детектор аномалий временных рядов
Назначение
Работает на уровне метрик с любой плотностью запросов, автоматически рассчитывает пороги для заданных метрик.
Как работает
Предиктивные регрессионные модели предсказывают статистику различных типов событий. Когда прогнозы расходятся с реальностью — это указывает на аномалию.
Применение в безопасности
Выявление аномальной активности сети, нетипичного роста трафика, подозрительных всплесков обращений к ресурсам.
Детектор аномалий цепочек событий
Назначение
Работает на уровне событий, отслеживает быстрые малые изменения в последовательностях действий.
Как работает
Система обучается на исторических данных, понимая нормальные цепочки событий. Затем выявляет нарушения в привычных последовательностях.
Применение в безопасности
Обнаружение попыток обхода аутентификации, компрометации учетных записей, латерального перемещения злоумышленников.
Детектор аномалий плотности событий
Назначение:
Работает на уровне кластеров, отслеживает медленные масштабные изменения.
Как работает:
На основании исторических данных строится граф периодической плотности событий. Система выявляет нехарактерные перераспределения плотностей.
Применение в безопасности:
Выявление инсайдерских угроз, аномального поведения пользователей, скрытых каналов передачи данных, начала ransomware-атак.
Результаты внедрения Artimate
Интеллектуальный анализ скрытых угроз и Zero-day атак
Artimate использует ML‑поиск аномалий для выявления нетипичной активности и сложных сценариев атак, которые остаются невидимыми для классических сигнатурных систем и статических порогов.
Интеллектуальная фильтрация и контекстная корреляция событий
Внедрение адаптивных порогов в Artimate радикально снижает количество нерелевантных оповещений. Система сопоставляет события с контекстом, отсекая информационный «шум» и позволяя фокусироваться на подтвержденных критических инцидентах.
Автоматизированная локализация и Root Cause Analysis
Artimate автоматизирует поиск первопричин аномалий, предоставляя аналитикам готовую цепочку развития инцидента. Это сокращает время анализа и локализации атак, минимизируя потенциальный ущерб для инфраструктуры.
Прогностический мониторинг поведения сущностей (UEBA)
Непрерывный контроль за поведением пользователей, сервисов и инфраструктуры превращает Artimate в систему раннего предупреждения. Это обеспечивает переход от реагирования на ущерб к проактивному пресечению киберугроз.
Оптимизация работы SOC и автоматизация экспертизы
Снижение «шума» и автоматизация рутинных действий высвобождают ресурс экспертов SOC. Это позволяет команде сосредоточиться на глубоких расследованиях, Threat Hunting и качественном развитии сценариев защиты.
Создайте целостную интеллектуальную картину на основе разрозненных данных систем ИТ-мониторинга Снижайте информационный шум, ускоряйте решение инцидентов и прогнозируйте проблемы с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения
