APE-AI: Predykcja Anomalii
Nowa Era Cyberodporności
Zabezpiecz strategiczne procesy biznesowe. Wyjdź poza ograniczenia SIEM i klasycznego AI – APE-AI przewiduje awarie i zagrożenia zanim nastąpią.
Systemy generują miliony logów dziennie , co wyklucza ręczne przetwarzanie danych i rzutuje na koszty operacyjne. Klasyczne systemy AI/DNN są wolne, kosztowne i nieskuteczne w wykrywaniu ukrytych anomalii. Rezultat: powolna reakcja na ataki, operacyjna nieefektywność i straty finansowe.
Systemy SIEM i inne tradycyjne rozwiązania mogą jedynie przewidywać znane, wcześniej opracowane problemy na podstawie logów zdarzeń
Gdy anomalie pozostają niewykryte, organizacje tracą czas, pieniądze i zaufanie.
Wyobraź sobie pracę bez setek godzin spędzanych na...
...ręcznym przeszukiwaniu milionów logów.
...wykrywaniu usterek urządzeń po fakcie.
...odkrywaniu oszustw, kiedy jest już za późno.
...martwieniu się o niewykryte cyberzagrożenia.
Z APE-AI otrzymujesz
Detekcje nieznanych anomalii
Zautomatyzowane wykrywanie nowych, niewystępujących wcześniej zdarzeń.
Analizę występujących anomalii
Celem identyfikacji pierwotnej przyczyny.
Predykcje znanych anomalii
Nie tylko wykrywanie, ale przewidywanie wystąpienia zdarzeń.
Predykcja nie tylko wykrycie
Istniejące rozwiązania SIEM koncentrują się głównie na ruchu sieciowym – my idziemy dalej. Naszym celem jest stworzenie frameworku, który będzie w stanie szybciej wykrywać zarówno znane, jak i nieznane rodzaje zdarzeń.
- Prawdziwa predykcja: Wykrywanie i adaptacja silnika do przewidywania niewykrytych anomalii.
- Zapobieganie: Reagowanie zanim nastąpi awaria.
- Bezpieczeństwo: Wskaźnik błędu zredukowany nawet 7x.
Dlaczego warto
🌐 Tradycyjny SIEM
🧠 APE‑AI (Fuzzy Neuron)
Czas wdrożenia
ok. 24 miesiące
⚡ Ok. 3 miesiące
Dedykowane logi
Wymagane
Niewymagane
Automatyzacja pracy konsultanta
❌ Nie
✔️ Tak
Poziom customizacji do branży
Niski
✨ Wysoki
Warstwy OSI
Głównie działa w poziomach L1-L4, w ograniczony sposób może działać także w L7
Działa w poziomach L1-L7
NAsz framework
1. Analiza & Inżyneria danych
Warsztaty Definiujące Problem
Analiza Wstępna Danych
Definiowanie Znanych zagrożeń
Ustalenie Priorytetów
2. Akceptacja & Modeling
Akceptacja Danych Uczących
Ocena Zaawansowanych Modelów
3. Decyzja & Powiadomienie
Ustalanie Progu Alarmowego
Konfiguracja Priorytetów
4. Adaptacja & Ewaluacja
Weryfikacja Fałszywych Alarmów
Weryfikacja Niewykrytych Zdarzeń
Adaptacja (Feedback Loop)
Korzyści biznesowe
- Silnik nie tylko przewiduje, ale i precyzyjnie identyfikuje pierwotną przyczynę (Root Cause). Skraca to czas spędzany przez zespoły bezpieczeństwa na ręcznym przeszukiwaniu milionów logów.
- Zapobieganie kosztownym przerwom w działalności, karom regulacyjnym i utracie reputacji.
- Eliminacja potrzeby manualnego przetwarzania danych, analizy logów, kontroli jakości czy researchu prawnego, co bezpośrednio przekłada się na oszczędności w obszarze zasobów ludzkich i operacyjnych.
- Uwalnianie wysoko wykwalifikowanych pracowników (np. analityków bezpieczeństwa) od powtarzalnych zadań, umożliwiając im skupienie się na strategicznych inicjatywach.
- Wyższa precyzja, co bezpośrednio przekłada się na obniżenie liczby fałszywych alarmów (False Positives)