Nuestro servicio de SOC, impulsado por Stellar Cyber Open XDR, acelera la transformación y simplifica la implementación de un XDR abierto. Ofrecemos una protección integral las 24 horas del día, los 7 días de la semana para endpoints, identidades y cargas de trabajo en la nube, garantizando una respuesta rápida a las amenazas y la prevención de brechas a través de la detección y respuesta gestionada por expertos.
Beneficios de este servicio
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😴Mejor calidad de vida y sueño😴
Disminuye altamente las llamadas en la noche y madrugada que se presentó una alerta de seguridad que requiere verificación manual. Porque se utiliza el aprendizaje automático como el ayudante con sus reglas predefinidas para atender a cualquier alerta de manera automática 24/7. 💸20% menos presupuesto dedicado a monitoreo💸
Ya no se dedique gran cantidad de tiempo en detección y correlación manual porque eso lo hace el machine learning automáticamente. |
⚒ 75% menos tiempo de configuración⚒
El aprendizaje automático está encargándose de gran parte de la operación. Los tiempos de detección de alertas puede ser menos o más que el promedio de 10 minutos presentado por clientes de Stellar Cyber en diferentes países, al igual que menos o más que los tiempos de respuesta a alertas de 15 minutos. 📉Reducción de nivel de exposición de hasta 75%📉
Detectar las primeras alertas de intentos iniciales de ataque, automáticamente se puede responder a ellas y minimizar los siguientes pasos que prosiguen un ataque. |
🏃🏽♀ 4 semanas de Time-to-Value🏃🏽♀
Tiempo de brindar valor que toma aproximadamente 4 semanas porque el machine learning toma 2 semanas en establecer una línea base de la actividad normal en la red, comportamiento de endpoints y usuarios. Luego de estas 2 semanas se requieren ajustes manuales para modificar algunas de las reglas ya predefinidas de caja para tener todo listo. Esto es de alto valor cuando se compara con soluciones como SIEMs que toman meses en implementarse y requieren que muchas reglas de detección de alertas sean editadas manualmente.
Tiempo de brindar valor que toma aproximadamente 4 semanas porque el machine learning toma 2 semanas en establecer una línea base de la actividad normal en la red, comportamiento de endpoints y usuarios. Luego de estas 2 semanas se requieren ajustes manuales para modificar algunas de las reglas ya predefinidas de caja para tener todo listo. Esto es de alto valor cuando se compara con soluciones como SIEMs que toman meses en implementarse y requieren que muchas reglas de detección de alertas sean editadas manualmente.