Virgin Trains engagiert Darktrace für Cyber-Intelligence der nächsten Generation
Enterprise Immune System sorgt für Sichtbarkeit und frühe
Bedrohungserkennung bei führendem britischem Schienennetzbetreiber
Darktrace gab heute bekannt, dass Virgin Trains die mathematisch
gestützte Enterprise-Immune-System-Technologie von Darktrace nutzt,
um Cyber-Intelligence der nächsten Generation umzusetzen und für eine
fortschrittliche Bedrohungserkennung zu sorgen.
Virgin Trains, Teil der Virgin Group, nimmt den Schutz der Daten
seiner Kunden, des Ansehens seiner Marke und der Zugverkehrsdaten
sehr ernst. Das Unternehmen hat erkannt, dass es durch frühe
Sichtbarkeit und eine kontinuierliche Überwachung des Netzverkehrs
das Kundenerlebnis weiter optimieren und zugleich das Geschäftsrisiko
mindern kann. Als das Unternehmen prüfte, in welchen Bereich der
Cyber-Sicherheit es investieren sollte, wählte es die
Cyber-Intelligence-Plattform von Darktrace.
"Darktrace verändert alles, da wir jetzt eine Grundlinie dazu
haben, wie unsere Nutzer, unsere Geräte und unser Netz arbeiten und
wie sich dies im Zuge unseres Geschäftsbetriebs verändert. Im
Gegensatz zu SIEM-basierten rückblickenden Ansätzen liefern uns die
Cyber-Intelligence-Plattform und die Schnittstelle Threat Visualizer
von Darktrace vollkommene Sichtbarkeit dessen, was geschieht, und
zwar in Echtzeit," sagte Louis Kangurs, IT-Netzwerkmanager bei Virgin
Trains. "Wir können jetzt unsere Sicherheitsressourcen gezielter
einsetzen und wesentlich intelligenter ausgeben."
Die Interkonnektivität mit seinem grossen Partnernetz ist für
Virgin Trains entscheidend, und das Unternehmen entschied, dass ein
Immunsystem-Ansatz von Vorteil sein würde, der zu mehr
"Selbsterkenntnis" führen würde. Insbesondere wollte das Unternehmen
dazu in der Lage sein, seine internen Netze rund um die Uhr zu
überwachen, und die Möglichkeit haben, in jeder Situation, die das
Kundenerlebnis stören oder den führenden Ruf von Virgin schädigen
könnte, früh einzugreifen.
Dank seiner besonderen selbständig lernenden Technologie, die auf
bewährter Mathematik und lernfähigen Maschinen beruht und an der
Universität Cambridge entwickelt wurde, liefert die Technologie von
Darktrace ein adaptives, wahrscheinlichkeitsbasiertes Verständnis der
Datenumgebung von Virgin Trains, einschliesslich des Verhaltens
seiner Nutzer, Geräte und Netze. So kann das Unternehmen Abweichungen
vom normalen "Verhaltensmuster" des Unternehmens erkennen, während
sie stattfinden, und aktiv reagieren.
"Wir arbeiten gerne mit innovativen Unternehmen wie Virgin Trains
zusammen, die erfolgreich zu einem aktiven Modell der
Cyber-Intelligence übergehen," sagte Nicole Eagan, CEO von Darktrace.
"Dank seiner Maschinenlernfähigkeit erlaubt der
Enterprise-Immune-System-Ansatz es Virgin Trains, einen Ausgleich zu
erreichen und zum einen Daten und Marke zu schützen und zum anderen
weiterhin die globale Interkonnektivität und menschliche Kreativität
auszunutzen."
Informationen zu Darktrace
Darktrace ist eines der am schnellsten wachsenden
Cyber-Verteidigungsunternehmen der Welt und führend in der
Enterprise-Immune-System-Technologie, einer neuen Kategorie von
Cyberlösungen, die auf hochmoderner Bayesscher Mathematik beruhen,
die an der Universität Cambridge entwickelt wird. Darktrace geht die
Herausforderungen von internen Bedrohungen und fortgeschrittenen
Cyber-Attacken durch seine ganz besondere Fähigkeit an, bislang nicht
identifizierte Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen, während sie sich
in dem evolvierenden Verhalten von Netz, Geräten und Personen
herausbilden. Einige der weltweit grössten Unternehmen verlassen sich
auf die adaptive, selbständig lernende Plattform von Darktrace,
anomale Aktivitäten im Unternehmen zu erkennen, so etwa in Sektoren
wie Energie und Versorger, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation,
Einzelhandel und Verkehr. Darktrace wurde von Spitzenfachleuten im
Bereich des maschinellen Lernens und aktiven
Nachrichtendienstexperten der Regierung gegründet. Das Unternehmen
hat seinen Hauptsitz in Cambridge, Grossbritannien, mit
Niederlassungen in London, Mailand, New York, Paris, San Francisco
und Washington D.C.
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