Trellix Network Security

Trellix Network Security utiliza varias técnicas avanzadas, como el motor MVX (Multi-Vector Virtual Execution), el aprendizaje automático y la IA. El motor MVX realiza un análisis dinámico sin firmas del tráfico sospechoso en un entorno virtual seguro. Los motores de aprendizaje automático y de IA utilizan reglas contextuales para detectar y bloquear actividades maliciosas de forma retroactiva y en tiempo real. Este enfoque multicapa permite detectar los ataques zero day, multiflujo y otros ataques evasivos que las defensas tradicionales podrían pasar por alto.

Sí, Trellix Network Security incluye un motor de correlación y análisis avanzado que detecta movimientos laterales sospechosos en toda la red. Utiliza más de 180 reglas para la detección de movimientos laterales, lo que proporciona una visibilidad completa de la cadena de ataque. Trellix Network Security también incorpora el aprendizaje automático para la detección de las filtraciones de datos, la detección de JA3 para la comunicación cifrada y la detección de shells web, mediante su correlación con el marco MITRE ATT&CK.

Trellix Network Security se integra con otras soluciones de seguridad para mejorar la protección general y agilizar los flujos de trabajo. Se puede integrar con el Trellix Central Management System para correlacionar las alertas de seguridad de la red y del correo electrónico. También funciona con Trellix Network Forensics para ofrecer capturas e investigaciones detalladas de los paquetes. Además, se integra con Trellix Endpoint Security para identificar, validar y contener los compromisos detectados por Network Security, lo que simplifica la contención y corrección de los endpoints afectados.

Trellix Network Security aborda la fatiga de alertas de varias maneras. Utiliza el motor MVX para validar las alertas detectadas por los métodos convencionales de coincidencia de firmas, lo que reduce los falsos positivos. La solución también emplea la categorización de software de riesgo para priorizar las alertas para separar las amenazas críticas de la actividad menos maliciosa, como el adware. Además, para mejorar la eficiencia general, proporciona pruebas concretas en tiempo real con cada alerta, lo que permite a los equipos de seguridad evaluar y responder rápidamente a las amenazas reales.