Enquête sur les incidents alimentée par l’IA et optimisation des sauvegardes, réduisant le temps moyen de rétablissement et guidant les analystes à travers des scénarios de brèche complexes grâce à l’intelligence contextuelle.

Découverte automatisée et étiquetage des métadonnées des données sensibles dans les ensembles de sauvegarde, y compris l’empreinte et l’indexation afin d’identifier toute exposition pendant et après un événement de rançongiciel.

Détection continue de l'entropie et surveillance de l'activité des fichiers pour repérer les activités de chiffrement par rançongiciel dès la première étape possible — avant la propagation dans les systèmes critiques.

Chasse proactive aux menaces avec balayage des indicateurs de compromission (IOC) basé sur des règles YARA, analyse de cybersécurité des données de sauvegarde, et flux de travail de confinement des menaces intégrés aux plateformes SOAR/SIEM.

Analytique comportementale basée sur l’IA/ML qui détecte les schémas anormaux dans les opérations de sauvegarde, le comportement opérationnel et l’accès aux données — permettant une limitation proactive avant que les dommages ne s’aggravent.

Conçu pour permettre une restauration complète des données à l’aide de copies propres validées et de flux de travail de récupération contrôlés.

Grâce à l’identification de copies propres, une infrastructure de récupération assainie et des processus de récupération définis par le NIST, validés lors d’exercices de récupération réguliers et de simulations d’incidents.

Flux de travail de récupération guidé par runbook, basés sur des politiques, à travers des environnements de récupération isolés avec une séquence adaptée aux applications.

Exercices de récupération automatisée, simulations de récupération cybersécurité et validation des SLA sans impact sur la production.