Réduire le MTTR sans ajouter une règle de plus
Les seuils statiques décrivent les incidents d’hier. LogX est la couche d’intelligence IA qui lit le flux lui-même : Deep Text Inspection, tokenisation du langage naturel, modélisation comportementale et regroupement dynamique des signatures machine.
Dictionnaires, signatures et algorithmes se chargent sous forme de scripts que toute équipe peut valider, contrôler et étendre. Rien de tout cela n’exige un cycle de réentraînement par l’éditeur.
Du tri à un récit
La corrélation multi-sources et les récits lisibles par l’humain font passer les SRE des piles d’alertes aux pistes de cause racine. Des clients de la plateforme décrivent LogX comme faisant remonter des problèmes que leurs SRE auraient mis des jours à repérer. L’objectif de conception est une réduction du MTTR allant jusqu’à 80 %.
Défis de l’intégration des données et solutions
Six défis d’intégration des données, de la croissance exponentielle des données d’observabilité à la réglementation multicloud, et la réponse de PortX à chacun d’eux.
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Une chronologie comportementale unique pour chaque identité
Audity unifie l’activité IAM, SaaS, cloud et applicative en une chronologie unique par utilisateur, pour que le risque interne et les preuves d’audit proviennent du même registre.
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Le risque interne, détecté dans le flux
Les abus de privilèges et la dérive des identités deviennent visibles quand le comportement est évalué en transit, et non après l’arrivée de la facture d’archivage.
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Des preuves d’audit en quelques minutes, pas en quelques semaines
SOX, RGPD, ISO 27001, PCI-DSS et les contrôles internes exigent une piste d’audit. Audity la garde interrogeable.
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Remplacez le patchwork SFTP par une grille unique et gouvernée
Flux déplace jeux de données, modèles et binaires 100x plus vite que SFTP, avec chiffrement, RBAC, audit et lignage sur chaque transfert.
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Réduire les dépenses de données avant qu’elles n’atteignent le SIEM
Collectez une seule fois, filtrez à la volée et ne routez que ce qui compte. PortX est conçu pour réduire les coûts de données de 30 à 70 %.
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