Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время
Возможности платформы
Сбор и обработка логов
• Active Directory, Jira, Confluence, GitLab — подключение любых источников • Гибкое добавление новых источников через интерфейс
Построение профиля поведения
• Количество запросов, активных сессий, уникальные IP • Состав посещённых страниц, использование различных User-Agent • Сравнение с историей — выявление аномалий
Детекция подозрительных действий
• Подозрительные входы с новых IP-адресов • Выход за рамки привычного паттерна работы • Резкое увеличение активности в нерабочее время • Необычные переходы между проектами или страницами • Перемещения в критические разделы, ранее не посещаемые • Массовое клонирование Git-репозиториев • Необычная активность в CI/CD системах • Доступ к продакшн данным из dev-окружения
Автоматизация реагирования
• Отображение алертов в интерфейсе • Возможность автоматической блокировки сессии или доступа
Выявляйте аномалии в поведении пользователей до того, как они нанесут ущерб вашему бизнесу.
Особенно эффективно для ИТ-компаний, финтеха, банков и других организаций с развитой цифровой инфраструктурой.
Любая организация сталкивается с ситуациями, когда действия сотрудников выходят за рамки обычного поведения
Подготовка к увольнению
Сотрудник скачивает больше данных, чем обычно, готовясь покинуть компанию
Изменение привычного паттерна
Резкий рост числа действий или новых активностей, нехарактерных для пользователя
Неправомерный доступ
Вход в систему из необычного места или в нетипичное время
Вмешательство в чужие проекты
Интерес к данным, которые не входят в обязанности сотрудника
Работа в сверхурочное время
Частые входы после окончания рабочего дня могут указывать на проблемы
Защита от внутренних угроз
Своевременное выявление подозрительной активности до возникновения инцидента
Основные сферы применения
Финтех, банки, ИТ-компании — идеальная среда для систем анализа поведения благодаря развитой цифровизации и технологической зрелости
Финтех и банки
Высокие требования к безопасности, множество внутренних систем, критичность данных клиентов, операций и отчетности
ИТ-компании
Сотрудники пользуются множеством автоматизированных систем и оставляют максимум цифровых следов: Git, Jira, Confluence, средства разработки, другие облачные сервисы и многое другое
Другие отрасли
Телеком, медиа, консалтинг, исследовательские центры — подойдет любая сфера, где команды активно работают с данными
Почему именно эти сферы?
Богатые цифровые следы
Каждое действие сотрудника фиксируется: коммиты, деплои, доступ к серверам, использование API
Сложная инфраструктура
Множество систем и сервисов создают детальную картину поведения каждого сотрудника
Высокие риски
Доступ к исходному коду, продакшн системам, клиентским данным требует особого контроля
Быстрые изменения
Agile-процессы, частые релизы и смена проектов создают динамичные паттерны поведения
Сбор данных из всех ключевых источников вашей организации
Генерация профиля
Создание и обновление профиля поведения пользователя
Выявление аномалий
Обнаружение отклонений через ML-алгоритмы
Оповещения
Построение отчётов и оповещений для команды безопасности
Когда речь заходит о безопасности данных в ИТ-инфраструктуре компании, чаще всего подразумевается внешний нарушитель — злоумышленник, который взламывает локальную сеть и получает доступ к внутренним сервисам с коммерчески чувствительной информацией. При этом значительно реже учитывается другой сценарий: компрометация данных без внешнего проникновения, за счёт действий собственных сотрудников.