Repérez et corrigez les problèmes 10 fois plus vite avec Red Sift Radar
En intégrant une intelligence de l’ampleur d’internet, une expertise en sécurité et la puissance d’un LLM, Radar donne aux défenseurs des informations exploitables pour combler les failles de sécurité avant qu’elles ne puissent être exploitées.
Repérez et corrigez les problèmes 10 fois plus vite avec Red Sift Radar
En intégrant une intelligence de l’ampleur d’internet, une expertise en sécurité et la puissance d’un LLM, Radar donne aux défenseurs des informations exploitables pour combler les failles de sécurité avant qu’elles ne puissent être exploitées.
Résolvez les problèmes de sécurité 10 fois plus vite : les investigations sur les e-mails, les domaines et les actifs exposés à internet qui prenaient auparavant 20 minutes peuvent désormais être achevées en seulement 2 minutes.
Bénéficiez d’informations issues de LLM et de la compréhension contextuelle de Radar pour recevoir des conseils adaptés à vos problématiques spécifiques.
Supprimez les tâches manuelles et la collecte de données en intégrant sans effort une intelligence cybersécurité avancée à vos systèmes existants.
Traduisez des tâches de sécurité complexes en conversations simples et naturelles, permettant aux utilisateurs techniques comme non techniques de maîtriser rapidement les dépannages avancés.
Pourquoi les équipes de sécurité choisissent Red Sift Radar
Obtenez une vue en temps réel de votre patrimoine numérique
Une intelligence cybersécurité à l’échelle d’internet et un réseau mondial de points de surveillance vous permettent de visualiser en temps réel votre environnement numérique.
Détectez et corrigez à la volée les mauvaises configurations
L’évaluation continue de vos actifs permet d’identifier et de vous alerter sur des erreurs de configuration que vous ignoriez. Des suggestions de correction basées sur des conversations rendent la remédiation rapide et aisée.
Utilisez l’IA pour une défense préventive
Analysez d’importants volumes de données de sécurité afin de détecter les expositions, prévenir les dérives de configuration et classifier les actifs ou activités suspectes. Offrez à vos utilisateurs des analyses détaillées pour appuyer des décisions informées et proactives.
Bénéficiez d’une sécurité cohérente et proactive à grande échelle
Appuyez-vous sur des playbooks d’experts intégrés pour guider des analyses de sécurité en plusieurs étapes avec précision, assurant des résultats fiables même dans des scénarios complexes.
Intégré à la suite applicative Red Sift
Accédez facilement à Radar depuis n’importe où dans Red Sift OnDMARC, afin de profiter de ses analyses et outils puissants là où vous travaillez déjà.
Comment Radar et OnDMARC renforcent la sécurité de vos emails contre le phishing et autres menaces par email
Radar s’intègre à Red Sift OnDMARC, devenant le premier LLM embarqué dans une application DMARC automatisée. Obtenez des réponses en temps réel à vos questions emails et diagnostiquez les enregistrements ou configurations incorrects en quelques secondes.
« Avec Radar, [mon analyse de menaces] est désormais rationalisée et prend environ 2 minutes par domaine. »
« Dans les 24 premières heures d’utilisation, Radar nous a permis d’économiser 4 000 $ en identifiant une facture frauduleuse à partir des informations d’entête. »
« Radar nous offre une manière simple et rapide de non seulement vérifier les configurations, mais aussi de fournir aux professionnels IT d’excellente documentation et des explications sur le problème, accompagnées d’informations pour résoudre l’incident. »
« Radar m’a permis d’identifier une opportunité de renforcer la sécurité sur l’un de mes domaines email grâce à une politique MTA-STS. Il m’a expliqué pourquoi cette politique est importante, m’a guidé pas à pas pour la configurer et l’activer, puis a même vérifié que tout était bien opérationnel ensuite. D’une aide incroyable ! »
« Avec Radar, [mon analyse de menaces] est désormais rationalisée et prend environ 2 minutes par domaine. »
Red Sift Radar libère votre équipe et élimine le travail manuel en combinant une intelligence approfondie en cybersécurité à une analyse en temps réel par l’IA—au sein d’un flux de travail unique.
Collecte d’informations
Identifier et diagnostiquer les mauvaises configurations
Dépannage de requêtes complexes
Bénéficiez d’une source unique d’informations pour avoir une vision en temps réel de votre posture de sécurité, incluant vos domaines, emails et actifs exposés à internet.
Détectez automatiquement les mauvaises configurations dans SPF, DMARC et d’autres enregistrements critiques, avec des conseils et une résolution immédiats.
Des recommandations basées sur LLM aident à corriger les expositions, y compris de syntaxe et liées aux emails.
Utilisez une combinaison d’outils complexes tels que MXToolBox, DNS Toolbox, WHOIS et Qualys/SSL Labs.
Vérification manuelle de la configuration des domaines, de la sécurité email et de l’infrastructure web, ce qui vous fait perdre du temps.
Reposez-vous sur des forums comme Reddit ou Stackoverflow et exigez des compétences approfondies en terminal/ligne de commande ainsi que la capacité à lire des RFC pour un diagnostic manuel.
Remplissez le formulaire et un membre de l’équipe vous contactera pour vous inscrire
Ressources
FAQ
Pour les clients Red Sift, Radar est inclus dans certains niveaux de nos produits. Si vous n’êtes pas encore client mais souhaitez voir Radar en action, remplissez le formulaire sur cette page et un membre de l’équipe vous contactera.
Red Sift Radar est inclus dans certains niveaux de nos produits. Si vous êtes client OnDMARC, consultez les tarifs ici.
Nous avons d’abord créé un prototype de Red Sift Radar comme plugin fonctionnant avec la version publique de GPT-4 d’OpenAI, mais nous avons ensuite décidé d’intégrer le LLM à notre plateforme pour offrir une expérience plus sûre et plus performante.
Non, nous n’utilisons pas les données des clients à des fins d’entraînement. Les données partagées lors d’interactions via OpenAI ne sont pas utilisées pour entraîner ou améliorer les modèles.
Prêt à tester par vous-même ?