VECTORIO„Preise pro Gigabyte zwingen Sie, zwischen Kosten und Abdeckung zu wählen“
SIEM-Ingest senken, jedes Log behalten.
Logs vor dem SIEM vorfiltern, aggregieren und anreichern; günstige Aufbewahrung in voller Detailtiefe und Backtesting auf einer Maschine
- Ich zahle pro Gigabyte und verwerfe deshalb Logs, die ich nach einem Sicherheitsvorfall brauchen könnte.
- NIS2 verlangt Vorfallnachweise binnen 24 Stunden, aber meine Logs sind nur stichprobenartig vorhanden oder gelöscht.
- Erkennungs-Pipelines sind nicht reproduzierbar, also kann ich eine neue Regel nicht rückwirkend an den Daten des Vorjahres testen.
- Logs vor dem SIEM vorfiltern, aggregieren und anreichern; günstige Aufbewahrung in voller Detailtiefe und Backtesting auf einer Maschine
- Erkennungsregeln reproduzierbar auf historischen Daten erneut ausführen
- Regulierte SOCs halten Logdaten im eigenen Rechtsraum
Von heute zum ersten Ergebnis.
ein SIEM mit Abrechnung pro Gigabyte
Logs, die nach einem Einbruch wichtig sein könnten, werden aus Kostengründen verworfen, und NIS2 verlangt Vorfall-Nachweise innerhalb von 24 Stunden (72 Stunden für die Meldung, ein Monat für den Abschlussbericht).
Logs werden vor dem SIEM lokal gefiltert, aggregiert und angereichert: 1 Mrd. Zeilen in 32,1 ms. Alles bleibt für Wiederholung und Rückwärtstests verfügbar.
Schalten Sie PROTOR für eine laute Logquelle vor das SIEM und vergleichen Sie das Ingest-Volumen.
eine LogquelleTransaktionen, bewertet gegen jeden einzelnen Kunden. Schritt für Schritt.
Jede Transaktion wird mit dem üblichen Verhalten des Kunden verglichen; riskante werden gestoppt, als kritischer Alarm gemeldet und als Fall abgelegt.
- Kundenprofile · TransaktionsstromZufallsdaten · Zufallsdaten
- Kunde nachschlagenAbgleich
- Risikowert berechnenFelder berechnen
- BetrugsprüfungQualitätsprüfung
- Freigegebene Zahlungen · BetrugsalarmCSV-Ausgabe · Alarm
- Betrugsfälle (CSV)CSV-Ausgabe
customer-profiles → Generators.Random
tx-gen → Generators.Random
profile-lookup → ETL.Lookup
risk-compute → ETL.Compute
fraud-gate → Sync.QualityGate
approved-csv → CSV.Publisher
fraud-alert → ETL.Alert
fraud-csv → CSV.Publisher- KundenprofileLädt die Kundenreferenztabelle (Durchschnittsbetrag, Häufigkeit, Risikostufe).
- Kunde nachschlagenWartet, bis die Profile bereit sind, und ordnet dann jeder Transaktion ihr Kundenprofil zu.
- Risikowert berechnenBerechnet einen Risikowert aus dem Betrag im Verhältnis zur Norm des Kunden.
- BetrugsprüfungLeitet alles mit einem Risiko ab 3,0 in eine Dead-Letter-Tabelle.
- Freigegebene ZahlungenSchreibt freigegebene Transaktionen.
- BetrugsalarmLöst für jede ausgeleitete Zeile einen kritischen FraudDetected-Alarm aus.
Ein echter Workflow aus unserer End-to-End-Testsuite; die Designer-Ansicht ist illustriert.
Das erhalten Sie. Ab dem ersten Pilotprojekt.
Logs vor dem SIEM vorfiltern, aggregieren und anreichern; günstige Aufbewahrung in voller Detailtiefe und Backtesting auf einer Maschine
Erkennungsregeln reproduzierbar auf historischen Daten erneut ausführen
Regulierte SOCs halten Logdaten im eigenen Rechtsraum
Warum Ihre Werkzeuge an Grenzen stoßen.
SIEMs mit Volumenpreisen bestrafen lange Aufbewahrung und breite Abdeckung.
Log-Stacks auf Basis von JVM/Elastic/Spark brauchen große Cluster und laufendes Tuning.
Cloud-SIEMs stehen im Konflikt mit Datensouveränität und Air-Gap-Anforderungen.
- NIS2 Art. 21 (Risikomanagement einschließlich Vorfallbehandlung) und Art. 23 (Meldung)
- NIST SP 800-53 AU-2 / SI-4: Kontrollen für Protokollierung und Überwachung
- DORA für Finanzunternehmen
Ihr Pilotprojekt. Drei Schritte.
Ihre Daten und Ihr Ziel
Sagen Sie uns, welche Daten Sie haben, wo sie liegen und welches Ergebnis Sie brauchen.
Ein klar abgegrenzter Pilot
Auf Ihren Daten und Ihrer Hardware, mit vorab festgehaltenem Erfolgsmaßstab.
Eine klare Entscheidung
Sie sehen das Ergebnis an diesem Maßstab – und behalten jeden Workflow und jeden Datensatz.
Verwandte Rollen in Regulatorische Nachweise.
OT-Daten kritischer Infrastrukturen und Versorger
OT-Analytik, die im Werk bleibt.
Datenplattformen des öffentlichen Sektors & Smart City
Stadtdaten unter städtischer Kontrolle.
Gesundheitswesen & Krankenhaus-Datenplattformen
Klinikdaten, im eigenen Haus ausgewertet.
Fertigung / Industrie 4.0: IoT- & Qualitätsdaten
Fertigungsdaten, verarbeitet dort, wo sie entstehen.
Zeigen Sie uns Ihr schwierigstes Datenproblem. Wir lösen es gemeinsam.
Ein kurzes Pilotprojekt mit Ihren Daten auf Ihrer Hardware. Was Erfolg bedeutet, legen wir vorher gemeinsam fest.