Priorisieren von Benachrichtigungen und Entdecken neuer Bedrohungen

Unsere MDR-Sicherheitslösung liefert mit automatisierten Algorithmen für maschinelles Lernen wichtige Informationen über Angriffe, um Benachrichtigungen zu validieren und zu priorisieren und neue Bedrohungen aufzudecken. Unser erstklassiges Team von Sicherheitsexperten überwacht Bedrohungen in VMware Carbon Black Cloud und bietet schnelle Reaktion und Bedrohungseindämmung während eines Vorfalls sowie Richtlinienempfehlungen zum Beseitigen von Bedrohungen.

Höhere Transparenz

  • Die Überwachung durch das MDR-Analystenteam rund um die Uhr bedeutet zusätzliche Aufmerksamkeit für Ihre Umgebung.
  • Monatliche Reports geben Aufschluss über Bedrohungen, um die Führungsebene zu informieren.
  • Transparentere Sicherheitstrends als Hilfestellung für Richtlinien

Weniger Druck auf Mitarbeiter

  • MDR-Analysten überwachen Ihre Umgebung rund um die Uhr, sodass sich Ihr Sicherheitsteam auf strategische Prioritäten konzentrieren kann.
  • Aussagekräftigere Benachrichtigungen, um Alarmmüdigkeit vorzubeugen

Schnellere Ursachenermittlung

  • E-Mail-Benachrichtigungen liefern Analysten wertvolle Threat Intelligence und die erforderlichen Richtlinienänderungen, um Bedrohungen einzudämmen.

Anleitung zur Reaktion auf Vorfälle

  • Die E-Mail-Kommunikation mit Sicherheitsanalysten während der Reaktion auf Vorfälle bietet Ihrem Sicherheitsteam zusätzliche Hilfestellung bei der Remediation.

Zugehörige Ressourcen

MDR-Kundenreferenz – erster großer Erfolg

Mit Carbon Black Managed Detection and Response und der Unterstützung unseres Expertenteams für Bedrohungsanalysen erhalten Sie Einblick in Angriffe und können schneller darauf reagieren.

MD und MDR – der Unterschied

Informieren Sie sich darüber, wie Unternehmen ein Upgrade von Managed Detection (MD) durchführen, um von einem erweiterten Funktionsumfang mit Managed Detection and Response (MDR) zu profitieren.

Wichtige Informationen zum Erkennen von Bedrohungen

Unsere MDR-Sicherheitslösung liefert mit automatisierten Algorithmen für maschinelles Lernen wichtige Informationen über Angriffe, um Benachrichtigungen zu validieren und zu priorisieren und neue Bedrohungen aufzudecken.

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