01. データ収集
アクションに繋がる情報を得るには、どこを探して関連するデータを収集すべきかを知らなくてはなりません。
構造化／非構造化データ
- 数百万の情報源
- 自動化されたエージェント
- 1日100GBのデータ
02. データ分析
脅威アクターの正体、目的、キャンペーン、攻撃手法を理解し、いつサイバー攻撃が実行されるかを予測する。
- 収集したデータから関連性の高い情報をふるいにかける
- AI/機械学習によって相関性、属性、関連性を特定
- IoCの先にある痕跡を常時調査
- 確率モデルを用いサイバー攻撃の可能性を予測
- 業界、テクノロジー、環境、地域毎の視点
- 顧客毎にカスタマイズされたサイバーインテリジェンス
- リソースの適正化の為の優先順位付け
03. データの加工
対策の決定とその優先度を決める実用性の高いインテリジェンスを提供
理解し易く、迅速な意識決定に活用可能な多層化インテリジェンス
- ハッカーと攻撃の動機を理解する
- ハッカーの目的と攻撃ステータスを理解する
- 攻撃手法、技術、ツールを理解する
- 重大な脅威の痕跡
- 複数部門、部署にて活用可能なサイバーインテリジェンス
- 未知なる攻撃の痕跡情報
04. 提供されるインテリジェンス情報
プラットフォーム、ダッシュボード、レポートから攻撃の予兆やリアルタイム脅威インテリジェンスを把握し、サイバーセキュリティ対策強化に必要なアクションを実行できます
- ダッシュボード
- 脅威ディスカバリープラットフォーム
- 脅威ビュー
- リアルタイム脅威情勢
- リスク分析結果
- リアルタイム・レポートビュー
- 管理者層がリスクプロファイルを理解する為のリスクビュー
- 攻撃の予兆を報告する「緊急レポート」
- 状況に応じた推奨対策
