InfoWatch Prediction

InfoWatch Prediction

с помощью технологий искусственного интеллекта анализирует поведение сотрудников, автоматически формирует группы риска и рейтинг сотрудников, которых нужно проверить в первую очередь.

InfoWatch Prediction упрощает управление рисками

1. 
   Автоматический анализ поведения сотрудников с целью выявления единичных аномалий и совокупности подозрительных событий
   
   
   Нетипичное поведение сотрудника часто сигнализирует о готовящемся нарушении. Это может быть единичная аномалия, а может быть и неочевидная цепочка событий. Предиктивная аналитика на основе ИИ позволяет анализировать и то, и другое.
   
   
2. 
   Если сотрудники начинают себя вести подозрительно, InfoWatch Prediction с помощью технологий искусственного интеллекта может отнести сотрудника к той или иной группе риска в зависимости от наблюдаемых отклонений
   
3. 
   Автоматическое формирование рейтинга сотрудников, попадающих в группы риска
   
   
   InfoWatch Prediction составляет рейтинг подозрительных сотрудников в соответствии с количеством и скорингом аномалий. На наглядной гистограмме указывается попадание в группы риска. Специалист ИБ может сконцентрироваться на нужной группе с помощью виджетов. А фильтр позволяет выбрать данные по временному периоду, отделу, статусу сотрудника (например, на испытательном сроке), по должности, персоне и пр.
4. 
   Досье для детальной проверки аномалий и перехода к деталям событий
   
   
   Досье InfoWatch Prediction позволяет наглядно оценить интенсивность всплесков аномального поведения и перейти к деталям конкретных событий для подтверждения гипотез и дальнейшей проверки сотрудника.

Преимущества InfoWatch перед другими UBA‑системами

• 
  Автоматически строит рейтинг подозрительных сотрудников
  
  
  Не нужно разбирать и квалифицировать аномалии вручную
• 
  Анализирует фактическое поведение и девиации
  
  
  А не гадает на основе субъективного психологического портрета
• 
  Анализирует 200+ параметров поведения и даёт более достоверную картину
  
  
  По сравнению с системами, которые опираются только на источник «Электронная почта»
• 
  Строит динамические модели поведения
  
  
  Вместо «средней температуры по больнице»
• 
  Анализ совокупности источников данных DLP‑системы InfoWatch Traffic Monitor
  
  
  Мессенджеры постепенно вытесняют электронную почту, процессы переходят в облачные сервисы. Необходимо контролировать и анализировать все каналы коммуникаций, не ограничиваясь одним, даже если он кажется основным — как, например, рабочая почта.