Trellix Network Security

Trellix Network Security nutzt mehrere fortschrittliche Techniken wie das MVX-Modul (Multi-Vector Virtual Execution), Machine Learning und KI. Das MVX-Modul analysiert verdächtigen Datenverkehr mit signaturlosen, dynamischen Analysen in einer sicheren virtuellen Umgebung. Mithilfe kontextbezogener Regeln können Machine Learning- und KI-Module böswillige Aktivitäten rückwirkend und in Echtzeit erkennen und blockieren. Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht die Erkennung von Zero-Day-, Multi-Flow- und anderen verschleierten Angriffen, die herkömmliche Abwehrmaßnahmen oft übersehen.

Ja, Trellix Network Security besitzt ein Modul für erweiterte Korrelation und Analyse, das verdächtige Bewegungen innerhalb Ihres gesamten Netzwerks erkennt. Es nutzt mehr als 180 Regeln zur Erkennung von Bewegungen innerhalb des Netzwerks, sodass Sie einen vollständigen Überblick über die Angriffskette erhalten. Trellix Network Security nutzt außerdem Machine Learning zur Erkennung von Datenexfiltration, JA3-Erkennung bei verschlüsselter Kommunikation sowie Webshell-Erkennung und ordnet diese dem MITRE ATT&CK-Framework zu.

Trellix Network Security kann in mehrere andere Sicherheitslösungen integriert werden, um den Schutz insgesamt zu verbessern und Workflows zu optimieren. Die Lösung lässt sich in das Trellix Central Management System integrieren und ist dadurch in der Lage, Netzwerk- und E-Mail-Sicherheitswarnungen zu korrelieren. Die Lösung kann gemeinsam mit Trellix Network Forensics detaillierte Paketerfassungen und -untersuchungen durchführen. Darüber hinaus integriert sie sich in Trellix Endpoint Security, sodass von Trellix Network Security erkannte Kompromittierungen identifiziert, validiert und eingedämmt werden. Das vereinfacht die Isolierung und Behebung der betroffenen Endgeräte.

Trellix Network Security kann die Warnmeldungsmüdigkeit auf verschiedene Weisen vermieden werden. Mithilfe des MVX-Moduls validiert die Lösung Warnungen, die von herkömmlichen Signaturabgleichmethoden erkannt wurden, wodurch False-Positives reduziert werden. Zudem führt die Lösung eine Kategorisierung von Riskware durch und trennt dadurch kritische Bedrohungen von weniger gefährlichen Aktivitäten wie Adware, um Warnungen entsprechend zu priorisieren. Um die allgemeine Effizienz zu verbessern, werden außerdem zu jeder Warnung konkrete Echtzeit-Nachweise bereitgestellt. So können Sicherheitsteams echte Bedrohungen schnell einschätzen und darauf reagieren.