STRATEJİK İŞ ORTAKLARI

Platin Bilişim, konularında lider durumdaki kaliteli ve güvenilir firmalarla iş ortaklığı yapmaktadır. İş ortağı olduğumuz ürünlerle ilgili yeterli miktarda sertifikalı ve deneyimli Güvenlik Mühendislerimiz ile rakiplerimizden farklılaşmayı hedeflemekteyiz. Platin müşterilerine uçtan uca, güvenlik ürün ve hizmetleri sunmayı hedeflemektedir.

GURUCUL

Los Angeles merkezli Gurucul, Fortune 500 CISO'larından oluşan bir danışma kurulu ve hükümet istihbaratı ve siber güvenlik konusunda dünyaca ünlü uzmanlar tarafından desteklenmektedir. Şirket, endüstride değişen kurumsal güvenlik çözümleri sunma konusunda kanıtlanmış bir geçmişe sahip, deneyimli girişimciler tarafından kuruldu. Misyonu, kurum içi fikri mülkiyet haklarını, düzenlenmiş bilgileri ve marka itibarını, içeriden gelen tehditlerden ve karmaşık dış saldırılardan korumaya yardımcı olmaktır. Gurucul, kurum içi ve bulut ortamlarında kapsamlı bütünsel izleme sağlayarak, UEBA'ya kadar geniş bir yelpazede, Hibrid Davranış Analizi (HBA) mimarisi sağlar.

 

 

Modern tehdidin kökeninde ayrıcalıklı hesapların ele geçirilmesi ya da kötüye kullanılması vardır. Kullanıcılar birçok hesaba ve genellikle çok fazla yetkiye sahiptir. Bu da siber suçlar, şirket içi saldırılar ve gelişmiş saldırılar için fırsatlarla dolu bir ortam hazırlamaktadır. CIO’lar geniş veri erişimi ve yetkilendirme isterken, bilişim güvenliğinden sorumlu CISO’lar bildirime dayalı savunma ve kontrollerle uğraşır. Bunun sonucunda veri güvenliği ortadan kalkar ve önleyici-denetleyici savunma tedbirlerinin etkisi azaldıkça maliyetler artar.

 

Neden Gurucul Risk Analizi (GRA) ?

 

  • Büyük veriden faydalanan kimlik merkezli davranış analiziyle erişim ve kötü kullanımı analiz edin.
  • Emsal gruplar, kümeleme ve aykırılıklar aracılığıyla iyi davranışı modelleyin ve bilinmeyen kötü davranışı açığa çıkarın.
  • Öngörülü güvenlik analizden yararlanarak olayların risk skorunu hazırlayın ve “bul ve onar” yöntemiyle riskli alanlara odaklanın.
  • Makine öğrenimi algoritma hesaplama döngüleriyle kaynakları ve zamanı en iyi şekilde yönetin.
  • Risk tabanlı erişim kontrolleriyle hesap yüzey alanını küçültüp yönetin.
  • Kurum içi ve bulut uygulamalar kullanılan karma ortamlarda davranış analizi sağlayın.
  • Kurum içi tehditleri, hesapların çalınıp kötüye kullanılmasını ve verilerin dışarı sızmasını tespit edin.

 

Access Analytics PlatformTM (AAP)

 

Erişim analiz platformu, risk tabanlı uyum ve tedarik sağlar:

 

  • Kimlik, erişim ve etkinliklerin gerçek zamanlı 360 derece bağlamsal görünümü
  • Makine öğreniminden faydalanan davranış analizine dayalı roller ve kimlik analizi
  • Davranış tabanlı erişim sayesinde hesapların ve erişim haklarının önemli ölçüde azaltılması
  • Yüksek ayrıcalıklı erişim tespiti ve eski, sahipsiz ve kullanılmayan erişimleri raporlama
  • Çaba ve hataları en aza indiren risk tabanlı sertifikasyon ve dinamik erişim tedariki
  • Kullanım ve dinamik emsal grup analiziyle erişim aykırılıklarının tespiti

Threat Analytics PlatformTM (TAP)

Tehdit analiz platformu, davranış tabanlı risk skoru belirleme imkânı sunar:

  • Kurum içi tehditler ve gelişmiş tehditleri öngörmek, belirlemek ve önlemek için risk skorlu zaman çizelgesi
  • Hesapların çalınıp kötüye kullanımına karşı kimlik tabanlı tehdit düzleminde davranış analizi
  • Risk skorları ve anormal davranışlara karşı proaktif ve eyleme geçirilebilir uyarılar
  • Kötü amaçlı kullanım, paylaşım ya da ele geçirmeye karşı yüksek ayrıcalıklı erişimlerde anormallik tespiti
  • Özelleştirilebilir gösterge panelleri, uyarlanabilir politikalar ve risk modeli optimizasyonu
  • İş merkezli kullanıcı arabirimi, vaka yönetimi ya da üçüncü parti çözümler için bilgi sağlanması
  • Kimlik hırsızlığını tespit etmek için kullanıcılara risk farkındalığı sağlayan özdenetim portalı

 

Gurucul Risk Analizini daha etkili kılan faktörler nelerdir?

Gurucul Risk Analizinin temel mimarisi PIBAE™ (πβαɛ) Predictive Identity Based Behavior Anomaly Engine - (Kestirimsel Kimlik Tabanlı Davranış Anormalliği Motoru) üzerine kuruludur.

  • Kimlik profili çıkarmak için 254 niteliğe dayalı davranışsal makine öğrenimi algoritmaları
  • İşlem skorlarının bağlamsal olarak farkında olan kendi kendine öğrenme ve eğitim algoritmaları
  • Kümeleme ve aykırılık konusunda makine öğreniminin geçerliliğini artıran dinamik emsal gruplar
  • Kabul edilen iş akışları ve operasyonel değişiklikler gibi zaman tabanlı normların farkındalığı
  • Büyük veri temelinde ve esnek meta veri çerçevesinde ölçeklenebilirlik
  • Kimlik yönetimi ve ayrıcalıklı hesap yönetimiyle ilgili ek veri kaynakları
  • Kullanıma başlar başlamaz anormal davranışları öğrenen hazır algoritmalar
  • Etkinlik ve hesapların, kimliklerle eşleştirilmesini otomatik hale getiren bulanık mantık ve bağlantılı veri analizi
  • Kendi kendine öğrenme ve eğitimi hızlandırmak için tarihsel verileri kullanan büyük veri mimarisi