Neue Innovationen im Bereich „Autonomous Endpoint Management (AEM)“

AEM basiert auf der Fähigkeit von Tanium XEM, IT-Betrieb und Sicherheitsteams durch Echtzeitkontrolle und -transparenz auf einer einzigen Plattform zu konsolidieren. Es vereint vorkonfigurierte Playbooks, nahtlose Plattformintegrationen, KI-gesteuerte Insights, Workflows und Abhilfemaßnahmen für einen Quantensprung in der betrieblichen Effizienz und Risikominderung.

Angesichts des ständig wachsenden IT-Bestands, der begrenzten Ressourcen und der zunehmenden Geschwindigkeit, Häufigkeit und Raffinesse von Cyber-Bedrohungen wird der Bedarf an einer autonomen Plattform, die allgemeine betriebliche Aufgaben automatisieren und Bedrohungen und Schwachstellen besser erkennen kann, immer größer. Diese Herausforderungen betonen auch die Bedeutung von Echtzeitdaten für die Künstliche Intelligenz (KI). Denn Unternehmen, die veraltete Daten verwenden, können die Vorteile der KI nicht voll ausschöpfen. Der Anbieter nutzt seit langem KI-Techniken wie ML und NLP, um Erkenntnisse zu gewinnen. Jetzt stellt die Kombination von Echtzeit-Endpunktdaten mit neueren Generationen von KI-Modellen einen Durchbruch für den IT-Betrieb und -Sicherheit dar.

Mit AEM senkt der Anbieter für Unternehmen die Kosten und reduziert gleichzeitig das Risiko. Es automatisiert gängige Aufgaben, um Zeit zu sparen und die Einhaltung von Compliance-Richtlinien zu gewährleisten, beseitigt automatisch Schwachstellen, um die Angriffsfläche zu verringern, löst gängige Probleme selbst, um die Belastung des Helpdesks und Störungen zu reduzieren, und passt Workflows an, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Im Einzelnen:

• Automatische Insights: Nutzt umfangreiche Sprachmodelle, um zu lernen und sich an Umgebungen anzupassen. Es unterstützt die Produktivität der Anwender, indem es Risiken auf der Grundlage der Kritikalität von Anlagen identifiziert und priorisiert und Lösungen empfiehlt, die der autonomen Behebung von Schwachstellen dienen.
• Automatische Workflows: Generiert automatisch kontextbasierte Workflows, indem es von Operations-Vorgängen lernt, wie IT-Systeme organisiert sind und wie verschiedene Endpunkte und Systeme miteinander in Beziehung stehen.
• Automatische Behebung: Erstellt Reaktionsmodelle mit hoher Zuverlässigkeit und kann nachfolgende Maßnahmen einleiten, ohne dass ein Eingreifen erforderlich ist. Der Kunde hat jedoch weiterhin die Wahl zwischen verschiedenen Autonomiestufen, die er überwachen und dokumentieren kann.

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