Die Herausforderung
In größeren Netzwerken erschweren zahlreiche Faktoren den Betrieb und verringern die Sichtbarkeit. Hybrid- und Multi-Cloud-Architekturen erhöhen zwar die Agilität, reduzieren aber die Kontrolle im Betrieb. Verschlüsselung ist wichtig, verschleiert jedoch sowohl gutartige als auch bösartige Aktivitäten. Die Analyse der Daten muss auch dann gewährleistet sein, wenn IT-Umgebungen komplexer werden und das Datenvolumen wächst.
NetDescribe bietet mit ExtraHop eine Technologie, die über 50 Protokolle bis auf L7 automatisch klassifiziert und eine verhaltensbasierte Analyse des Netzwerkverkehrs mit Hilfe von Machine-Learning macht. Netzwerk- sowie Sicherheitsbedrohungen werden informationsreich angezeigt und Aktionen für sicherheitsrelevante Ereignisse empfohlen.
ExtraHop Reveal(x) – die Lösung von NetDescribe
Mit einem 3-in-1-Workflow, der für Erkennung, Korrelation und Untersuchung optimiert ist, konzentriert sich ExtraHop Reveal(x) auf die wichtigsten Risiken und reduziert die Reaktionszeit bei Limit-Exposition. Ungewöhnliche Vorgänge, die auf einen Ausfall oder eine Bedrohung hinweisen, können früh erkannt und Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Bevor Schaden entsteht. Anstelle von zeitaufwendigem manuellen Sammeln und Analysieren von Daten, ermöglicht ExtraHop Reveal (x) Echtzeit-Einblicke und eine schnelle Ursachenermittlung. Globale Suche und Indizierung bieten sofortigen Zugriff auf Sicherheitsinformationen.
ExtraHop Reveal(x)
- analysiert den Netzwerkverkehr über die gesamte Nutzlast der Anwendung
- identifiziert in Echtzeit den verschlüsselten Datenverkehr, Rogue-Knoten, IoT-Geräte und BYOD-Systeme
- analysiert mehr als 40 Protokolle, entschlüsselt SSL und den PFS-Verkehr (Perfect Forward Secrecy)
- erkennt alle verbundenen Geräte und klassifiziert sie automatisch
- benötigt keinen Agenten auf Endgeräten
- überwacht den Traffic passiv, durch Port Mirroring, TAPs oder Packetbroker
- Auto Discovery Funktion für Systeme und Applikationen
- Web User Interface mit globaler Suche und Ad-Hoc-Abfragemöglichkeiten
- Echtzeit-Analyse
- Anomalie Detection Machine Learning Technologie
- Unterstützung von Public Cloud Umgebungen
- Schnittstellen: Integration in Palo Alto, ServiceNow, Splunk, Cisco und in viele andere über API möglich
- Web User Interface mit globaler Suche und Ad-Hoc-Abfragemöglichkeiten bis zur Paketanalyse
- autonome Reaktion bei auftretenden Anomalien
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