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Self-Learning-Plattform

Sicherheit, die sich Ihr Vertrauen verdient. Automatisch.

Verhaltens-Baselines werden automatisch erstellt und verfeinert. Keine Regeln, keine Feinabstimmung.

Verhaltens-Baselining

Ihre Umgebung ist die Baseline.

  • Baseline pro Entität innerhalb von 7 Tagen nach Bereitstellung aufgebaut
  • Modelle aktualisieren sich automatisch mit der Weiterentwicklung Ihrer Umgebung
  • Erkennungslücken durch Konfigurationsabweichungen schließen sich von selbst
decanos / entity-baselines
BASELINE-KONFIDENZ DER ENTITÄTEN
3.847 Entitäten modelliert · aktualisiert vor 2 Min.
USERj.morrison@corp
91%
HOSTWIN-WKST-0847ANOMALIE
31%
58% Abweichung von der 30-Tage-Baseline · zur Überprüfung markiert
PROCsvchost.exe
87%
NET10.0.1.0/24 (DMZ)
77%
APPsap-erp.corp.local
55%
Überwachung von 3.847 Entitäten in 12 Segmenten · 1 aktive Anomalie
Analysten-Feedback-Schleife

Jedes Urteil macht Erkennungen intelligenter.

  • Als falsch positiv abgelehnte Alarme reduzieren ähnliche Alarme automatisch
  • Eskalationsbestätigungen erhöhen die Sensitivität für dieses Muster
  • Die Genauigkeit verbessert sich kontinuierlich ohne Analystenaufwand
decanos / analyst-feedback-loop
LETZTES ANALYSTENURTEIL
ABGELEHNTGeplante Aufgabe um 02:15 Uhr auf WKST-042
Bekanntes Wartungsfenster
Modell-Update: 47 ähnliche Alarme unterdrückt
TREND DER ERKENNUNGSGENAUIGKEIT
78%
Wk 1
84%
Wk 2
91%
Wk 3
96%
Wk 4
DIESEN MONAT
312
Abgelehnt
94
Eskaliert
441
Bestätigt
847 Urteile diesen Monat verarbeitet · Modell aktualisiert vor 6 Std.
Threat-Intel-Integration

Aktuelle Bedrohungsdaten sofort angewendet.

  • Echtzeit-Aufnahme aus kommerziellen und Open-Source-Feeds
  • Neue IOCs werden sofort mit Verhaltens-Baselines abgeglichen
  • MITRE-ATT&CK-Abdeckung wird ohne Engineering-Aufwand aktualisiert
847
Aktive IOCs
12
Feed-Quellen
94
MITRE-TTPs
LIVE-BEDROHUNGSFEED
RECORDED FUTUREIP IOC185.220.101.47BLOCKIERT
MISP COMMUNITYDOMAINupdate-cdn.malicio.usBEOBACHTUNG
VIRUSTOTALFILE HASHd41d8cd98f00b204e980...BLOCKIERT
MANDIANTTTPT1059.001 PowerShellAKTIV
MITRE-ATT&CK-ABDECKUNG
Initial Access89%
Execution94%
Persistence86%
Defense Evasion78%
Letzte Aufnahme: vor 18 Sekunden · 3 neue IOCs auf Baselines angewendet
Automatisches Re-Baselining

Umgebungsänderungen automatisch bewältigt.

  • Re-Baselining nach Übernahmen ohne manuelle Konfiguration
  • Änderungen der Remote-Arbeitsrichtlinien ohne Alarmstürme aufgefangen
  • Neue Anwendungs-Rollouts innerhalb von Tagen statt Wochen kalibriert
decanos / rebaseline-event-log
RE-BASELINING-EREIGNISPROTOKOLL
Änderungsereignis erkannt09:14:02
143 neue Hosts während der Onboarding-Übernahme beigetreten
Re-Baselining ausgelöst09:14:04
Isolationsfenster für 143 Entitäten geöffnet
Neue Baselines berechnet09:21:38
143 Entitäten in 7,6 Minuten neu baseliniert
Erkennungen wiederhergestellt09:21:39
FP-Rate: 4% - kein Alarmsturm aufgetreten
FALSCH-POSITIV-RATE - ÜBERNAHMEEREIGNIS
Vor der ÜbernahmeSpitzeNach Re-Baselining
7.6m
Re-Baselining-Dauer
0
Alarmstürme
4%
Aktuelle FP-Rate
Kein Alarmsturm · 143 Entitäten in 7,6 Minuten neu baseliniert
So funktioniert es

Intelligenter ab dem ersten Alarm

Baseline wird aufgebaut
Nutzer0%
Hosts0%
Anwendungen0%
Netzwerk0%
01

Baselines entstehen

  • Statistische Baselines für jede Entität über sieben Tage aufgebaut
  • Umfasst Nutzer, Hosts, Anwendungen und Netzwerkflüsse
  • Kalibriert auf das, was in Ihrer spezifischen Umgebung normal ist
Erkennungen aktiv
Laterale Bewegung91%UMGEB.-ABGESTIMMT
Missbrauch von Zugangsdaten88%UMGEB.-ABGESTIMMT
Datenexfiltration94%UMGEB.-ABGESTIMMT
Persistenz86%
02

Erkennungen aktivieren sich

  • Auf Ihre Umgebung abgestimmte Verhaltenserkennungen aktivieren sich automatisch
  • Von Tag eins an genauer als generische Signaturregeln
  • Keine manuelle Feinabstimmung oder Schwellenwertkonfiguration erforderlich
Genauigkeit im Zeitverlauf
Monat 1
81%
Erkennung
12%
Falsch-Pos.
Monat 3
90%
Erkennung
6%
Falsch-Pos.
Monat 6
97%
Erkennung
1.8%
Falsch-Pos.
Genauigkeit summiert sich automatisch
03

Genauigkeit summiert sich

  • Jedes Analystenurteil speist die Lern-Engine
  • Die Erkennungsgenauigkeit verbessert sich von Monat zu Monat
  • Falsch-Positiv-Raten sinken kontinuierlich ohne Analystenaufwand
Integrationen

Funktioniert mit Ihrem bestehenden Stack

CrowdStrike
Splunk
Microsoft Sentinel
Elastic
SentinelOne
Okta
Jira
ServiceNow
PagerDuty
Microsoft Teams
Microsoft Defender
IBM QRadar
Palo Alto
Fortinet
Zscaler
Cisco
Check Point
Darktrace
AWS Security Hub
Azure Security
Google Cloud
Wiz
Orca Security
CyberArk
Microsoft Entra
Slack
Recorded Future
MISP
VirusTotal
Mandiant
CrowdStrike
Splunk
Microsoft Sentinel
Elastic
SentinelOne
Okta
Jira
ServiceNow
PagerDuty
Microsoft Teams
Microsoft Defender
IBM QRadar
Palo Alto
Fortinet
Zscaler
Cisco
Check Point
Darktrace
AWS Security Hub
Azure Security
Google Cloud
Wiz
Orca Security
CyberArk
Microsoft Entra
Slack
Recorded Future
MISP
VirusTotal
Mandiant

+ 100 weitere Integrationen

Erleben Sie, wie schnell Decanos Ihre Umgebung lernt.

95% Genauigkeit in 30 Tagen. Keine Feinabstimmung.

Warum Self-Learning

Die Lücke, die statische Regeln nicht schließen können

Decanos Self-Learningadaptive KI
Manueller ProzessStatus quo
Erkennungsregeln
Kontinuierlich lernende, adaptive Erkennungen
Engineering-Rückstand erforderlich
Falsch-Positiv-Rate
94% Reduktion gegenüber Baseline bei Bereitstellung
Hoch und mit der Zeit steigend
Threat Intelligence
Echtzeit-Feed-Integration, automatisch angewendet
Ad hoc auf Analystenanfrage
Tuning-Aufwand
Keine manuelle Feinabstimmung, selbstkalibrierend
Fortlaufender Analystenaufwand
Konfigurationsabweichung
Automatisches Re-Baselining nach Umgebungsänderungen
Regelmäßige manuelle Überprüfungszyklen
Analysten-Feedback
Jedes Urteil verbessert die zukünftige Genauigkeit
Nur institutionelles Wissen
Weiterführende Informationen

Weitere Ressourcen

Wird jeden Tag intelligenter, den es in Ihrer Umgebung läuft

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