Transforme o ruído dos alertas em ameaças prioritárias e voltadas à ação

Nossa solução foca em proporcionar resultados e valor imediatos em segurança, e não apenas na retenção de dados e na conformidade. O Agentic SecOps Core foi desenvolvido com uma abordagem que prioriza agentes de IA, criando uma solução de SOC moderna onde humanos e agentes trabalham em conjunto. Os SIEMs tradicionais agregam alertas e têm dificuldade em correlacionar as informações. Nossa solução aproveita sua vantagem de plataforma e seu profundo grafo de contexto para fornecer resultados de incidentes práticos e orientados por IA. Agregamos valor aos nossos dados de zero trust, permitindo que os clientes investiguem 100% dos seus logs da Zscaler diretamente no SecOps agêntico, criando relações entre entidades que revelam riscos sem o custo de enviar esse grande volume de dados para o SIEM.

O SecOps agêntico foi projetado para complementar, e não substituir, um SIEM. Muitos clientes mantêm seu SIEM para relatórios de conformidade, retenção de longo prazo e fluxos de trabalho centralizados de operações de segurança. O diferencial do Zscaler Agentic SecOps reside em desbloquear nativamente o valor de segurança da telemetria zero trust, permitindo que os clientes não precisem encaminhar esses logs de alto volume para seu SIEM apenas para obter detecção e contexto. Em vez disso, as equipes podem enviar um conjunto menor de detecções aprimoradas e insights contextuais para o SIEM, melhorando os resultados e reduzindo o custo de assimilação e a sobrecarga operacional.

A maioria das ferramentas agênticas do SOC começa com alertas que já existem na pilha do SOC e, em seguida, automatiza as etapas de investigação com base nesses sinais. O Zscaler Agentic SecOps Core inicia sua atuação mais cedo na cadeia, com uma vantagem de dados diferenciada: telemetria zero trust inline aprimorada com informações de identidade, postura do dispositivo, aplicativo e contexto de negócios e riscos. Como essa visibilidade é nativa da plataforma, podemos fornecer priorização e ações mais precisas e contextualizadas, inclusive para falhas com as quais muitas ferramentas de SOC têm dificuldades, como dispositivos não gerenciados, identidades comprometidas, ataques ocultos no tráfego criptografado e ataques em cadeia. O resultado são fluxos de trabalho agênticos, fundamentados em sinais e contexto mais detalhados, e não apenas automação sobreposta a alertas com ruídos.

A plataforma fornece inúmeros agentes de IA treinados por especialistas que trabalham em conjunto com telemetria zero trust limpa e contextualizada, conectados por meio do Zscaler Context Graph; melhores dados geram melhores resultados de IA e decisões mais rápidas e confiáveis. Nossos agentes iniciais incluem: resumo de IA (narrativa de alerta clara e completa), agrupamento/correlação de IA (sugestões de agrupamento aprendidas além de regras predefinidas), triagem de IA (validação e priorização rápidas de sinais suspeitos, incluindo indicadores de comprometimento), resposta recomendada de IA (contenção e melhores ações subsequentes) e contextualização de IA (contexto do MITRE, além de detalhes sobre ativos, hosts e riscos). Cada agente apresenta evidências que corroboram e contradizem sua versão dos fatos, explicando as discrepâncias para conquistar a confiança do cliente. As futuras melhorias da plataforma incluirão agentes adicionais informados e treinados pelo nosso serviço especializado em MDR.

O Agentic SecOps foi desenvolvido especificamente para clientes da Zscaler, pois foi projetado para usar nativamente o que eles já possuem na plataforma da Zscaler, em vez de forçá-los a exportar logs brutos e reconstruir o contexto em outro lugar. Ele aproveita a telemetria zero trust inline gerada entre usuários, aplicativos e dispositivos, aprimorando-a com informações de identidade, postura, aplicativo, negócios e contexto de risco já existentes no ambiente da Zscaler. Como as detecções, a priorização e os fluxos de trabalho agênticos são executados na plataforma, os clientes podem agir mais rapidamente com menos esforço de integração, reduzir a dependência da assimilação do SIEM de alto volume e de regras de correlação personalizadas, e tomar medidas adequadas ao risco usando controles zero trust inline que podem mitigar ameaças dinamicamente.