Dojo AI
Wesentliches erkennen. Sofort reagieren. Immer einen Schritt voraus.
Verwandeln Sie überwältigende Sicherheitsdaten in klare, umsetzbare Entscheidungen. Dojo AI von Sumo Logic verfügt über spezialisierte Agenten, die proaktiv Bedrohungen erkennen und beseitigen, bevor sie Ihre Abläufe und Systeme beeinträchtigen.
Erkunden Sie Ihr agentenbasiertes Team
Spezialisierte Agenten arbeiten zusammen, um Sicherheitsteams in jeder Phase des Lebenszyklus der Reaktion auf Vorfälle zu unterstützen.
Mobot: Ihre KI-Schnittstelle
An der Rezeption von Dojo finden Sie Mobot – Ihre einheitliche Konversationsschnittstelle, die auf Ihre Anfragen und Fragen in natürlicher Sprache antwortet.
Ganz gleich, ob Sie Agenten einsetzen oder nach bestimmten Erkenntnissen fragen müssen – Mobot verbindet Sie mit allen Dojo KI-Agenten und ermöglicht es Ihnen, mittels einfacher Konversationen mit der Plattform zu interagieren.
Summary Agent
Erzeugt KI-Zusammenfassungen von Signalen innerhalb eines Einblicks, reduziert Unwesentliches und hebt wichtige Zusammenhänge hervor, um eine schnellere Bewertung und Reaktion zu ermöglichen.
Query Agent
Übersetzt Fragen in natürlicher Sprache in effiziente Abfragen und ermöglicht dadurch eine schnellere Abfragenerstellung für Benutzer, die mit der Abfragesprache von Sumo Logic nicht vertraut sind. Selbst erfahrenen Profis können die Abfrageergebnisse von Mobot Klarheit verschaffen, wenn sie komplexe Probleme bewältigen müssen.
Was spricht für Sumo Logic?
Intelligente und autonome Abläufe
Erleben Sie eine proaktive Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen mit der spezialisierten, auf einer fortschrittlichen KI basierenden Agentenplattform von Dojo AI. Sie eignet sich perfekt für Teams und verwandelt überwältigende Daten in klare, umsetzbare Entscheidungen, wobei sie neuen Bedrohungen immer einen Schritt voraus bleibt.
Reduzieren Sie Unwesentliches
Sorgen Sie dafür, dass falsche Warnmeldungen beseitigt und echte Bedrohungen gekennzeichnet werden. Intelligente Untersuchungen helfen Ihrem Team, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und schneller zu reagieren.
Vereinheitlichen Sie Ihre Ansicht
Beenden Sie das Tool-Chaos mit einer einzigen Plattform. Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über Ihre gesamte Betriebslandschaft.
Reagieren Sie schneller
Automatisieren Sie die Erkennung und beschleunigen Sie die Lösung. Verkürzen Sie die MTTR und stoppen Sie Bedrohungen, bevor sie sich ausbreiten.
Bleiben Sie stets einen Schritt voraus
Lernen Sie laufend dazu und erkennen Sie Bedrohungen frühzeitig. Dank der proaktiven Verteidigung sind Sie den Angreifern stets einen Schritt voraus.
FAQ
Haben Sie noch Fragen?
Machine-Learning-Algorithmen können Muster in Aktivitäten und Verhaltensweisen, die auf potenzielle Bedrohungen hinweisen, effektiver erkennen. KI hilft bei der Kontextualisierung von Indicators of Compromise innerhalb der breiteren Cybersicherheitslandschaft für eine bessere Entscheidungsfindung. Deep Learning-Modelle können komplexe Angriffsvektoren und verdächtige Aktivitäten identifizieren, die herkömmlichen Methoden möglicherweise entgehen. KI hilft bei der proaktiven Identifizierung potenzieller Bedrohungen durch kontinuierliches Monitoring auf Verhaltensanomalien und IoCs.
Die Sicherheit von Cloud-Infrastrukturen erfährt durch die Integration von KI einen bedeutenden Wandel. KI verbessert Threat Detection, automatisiert die Reaktionen auf Sicherheitsvorfälle und stärkt die allgemeinen Cybersicherheitsmaßnahmen in Cloud-Umgebungen. Durch den Einsatz von KI-gestützten Tools wie Machine-Learning-Algorithmen können Sicherheitsteams Anomalien und potenzielle Bedrohungen in Echtzeit erkennen und so Sicherheitsrisiken proaktiv eindämmen . Darüber hinaus kann KI dabei helfen, große Mengen an Sicherheitsdaten schnell und genau zu analysieren, was eine schnellere Incident Response ermöglicht und die Zeit zur Identifizierung und Eindämmung von Sicherheitsbedrohungen verkürzt.
Einige unserer klassischen ML-Modelle speichern Kundendaten in unseren ML-Pipelines, um die Leistung zu optimieren. Unsere KI-gesteuerten Warnmeldungen bieten beispielsweise die Erkennung von Protokollanomalien und erstellen ML-Modelle aus 60 Tagen an Protokollen. Um dies zu erreichen, trainieren wir das Modell einmal pro Woche neu. In diesem Beispiel fügen wir jede Woche eine Woche neuer Daten hinzu, während die älteste Woche der Daten verfällt. Es werden rollende Datenfenster verwendet, um zu vermeiden, dass für jeden Trainingslauf 60 Tage Daten abgerufen werden.
Sumo Logic Copilot speichert auch Kundendaten im ML-Backend, um die Leistung zu optimieren. Bestimmte Copilot-Funktionen basieren beispielsweise auf der Historie der Kundenanfragen. Wir werden diese Daten in einem rollierenden Fenster verfallen lassen.
Nein. Es werden keine Kundendaten oder personenbezogene Daten für Schulungen oder andere Zwecke verwendet. Alle unsere Fähigkeiten dienen dem Nutzen unserer Kunden. Unsere klassischen ML-Funktionen (z. B. KI-gesteuerte Warnmeldungen und die Funktionen zur Erkennung von Anomalien) erstellen kundenspezifische Modelle. Sumo Logic Mo Copilot verwendet ein Large Language Model (LLM), das über Amazon Bedrock bereitgestellt wird. Wie in unserer Dokumentation und den beigefügten Links erläutert, werden im Falle von Sumo Logic Copilot keine Kundendaten für Schulungen oder andere Zwecke verwendet.
Künstliche Intelligenz (KI) automatisiert die Datenanalyse, bietet Einblicke in Echtzeit, erleichtert die vorausschauende Wartung und steigert die betriebliche Effizienz. Durch die Nutzung von KI -Technologien wie maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen können operative Intelligenz -Plattformen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen, einschließlich historischer und Echtzeitdaten, verarbeiten, um verwertbare Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen zu gewinnen. KI-Algorithmen können außerdem bei der Erkennung von Mustern, Trends und Anomalien innerhalb der Daten helfen, sodass Unternehmen ihre Betriebsabläufe optimieren und operative Exzellenz erbringen können.
Künstliche Intelligenz ist für die Sicherheitsaufklärung von entscheidender Bedeutung, denn sie verbessert die Erkennung von Bedrohungen, automatisiert Reaktionsmaßnahmen und ermöglicht eine vorausschauende Analyse potenzieller Bedrohungen. KI-Algorithmen können große Datenmengen analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren. Auf diese Weise können Sicherheitsteams Cyberbedrohungen effizienter aufspüren und darauf reagieren. Des Weiteren können KI-Technologien bei der Identifizierung von Schwachstellen, der Vorhersage von Sicherheitsrisiken und bei der Bereitstellung umsetzbarer Informationen zur Verbesserung der allgemeinen Cybersicherheitslage beitragen.
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