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Cybereason annonce Cybereason XDR for Cloud Workloads, qui s'appuie sur l'analyse comportementale pilotée par l'IA
Pour sécuriser les environnements cloud natif et hybride à l'échelle du pétaoctet

Le , par Sandra Coret

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Cybereason, la société XDR, a annoncé la disponibilité de sa nouvelle génération de Cybereason XDR for Cloud Workloads, qui s'appuie sur l'analyse comportementale pilotée par l'IA pour offrir une protection, une détection et une réponse au moment de l'exécution afin de protéger les charges de travail et les conteneurs dans les environnements de cloud natif et hybride à l'échelle du pétaoctet.

Une visibilité complète sur l'ensemble de l'infrastructure réseau d'une entreprise est la clé pour détecter les activités malveillantes ciblant les charges de travail et les conteneurs du cloud. Le moteur de détection Cybereason MalOp™ est capable de traiter toute la télémétrie pertinente des menaces à l'échelle du pétaoctet, permettant aux analystes de sécurité de comprendre toute la portée des cyberattaques en temps réel.

Les principaux composants de la solution sont les suivants :

Protection des charges de travail partout avec un impact minimal : Les organisations opèrent aujourd'hui dans un monde complexe avec des données et des charges de travail sur site, dans le cloud public à la périphérie et dans des configurations hybrides. Cybereason XDR for Cloud Workloads est conçu pour protéger les charges de travail et les conteneurs où qu'ils résident ou se déplacent dans l'infrastructure. L'offre étend l'intégration de Kubernetes et de puissants capteurs à l'ensemble de l'environnement, fournissant une détection et une prévention efficaces des menaces avec un impact minimal sur les performances et la perturbation des flux de travail.

Fournir une visibilité qui relie DevOps et SecOps : Cybereason XDR for Cloud Workloads fournit aux équipes SecOps et DevOps une visibilité, une automatisation et des capacités de personnalisation dans une plateforme intuitive. La suppression des silos entre les équipes SecOps et DevOps augmente l'efficacité opérationnelle et réduit les temps de réponse. Construit à partir de zéro pour combler le fossé entre les équipes DevOps et SecOps, Cybereason XDR for Cloud Workloads offre une échelle d'opérations sans friction, et améliore la compréhension de la posture de sécurité d'une organisation avec des coûts opérationnels minimaux.

Fournir des détections corrélées et une réponse automatisée à l'échelle du pétaoctet : Cybereason XDR for Cloud Workloads s'appuie sur le moteur de détection propriétaire MalOp pour transformer des pétaoctets de données provenant du cloud public, des centres de données sur site et des environnements hybrides en une seule histoire d'attaque pour une vue complète des menaces sur le réseau, les charges de travail du cloud et le plan de contrôle Kubernetes pour un profil de menace complet.


Yonatan Striem-Amit, directeur de la technologie et cofondateur de Cybereason, a déclaré : "Les organisations opèrent aujourd'hui dans un monde complexe avec des données et des charges de travail sur site, dans le cloud public, à la périphérie et dans des configurations hybrides. Cybereason XDR for Cloud Workloads est conçu pour protéger les charges de travail et les conteneurs où qu'ils résident ou se déplacent dans l'infrastructure. Cette solution a été construite par des équipes de sécurité qui comprennent la mentalité DevOps et l'intersection critique avec SecOps tout en permettant la croissance, les tests et le perfectionnement constant."

A propos de Cybereason

Cybereason offre une protection contre les attaques à venir qui unifie la sécurité des points de contrôle, de l'entreprise et de tous les endroits où la menace se déplace. La plateforme de défense Cybereason combine la détection et la réponse (EDR et XDR), l'antivirus nouvelle génération (NGAV) et la chasse proactive aux menaces, pour fournir une analyse riche en contexte de chaque élément d'une opération malveillante (Malop).

Source : Cybereason

Et vous ?

Que pensez-vous de Cybereason XDR for Cloud Workloads ?

Voir aussi :

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