El agente observa la actividad de acceso 24/7 en busca de anomalías: un usuario empezando a iniciar sesión a las 3am, un aumento repentino de solicitudes de permisos, acceso desde una ubicación inusual. Patrones sospechosos emergen a seguridad en tiempo real.
Tiempo típico para que actividad interna escale antes de detección.
La mayoría de empresas no tienen línea base de comportamiento por usuario.
Patrones específicos de SAP raramente detectados por SIEMs genéricos.
Los SIEMs y DLPs detectan algunas cosas. La detección de anomalías interna SAP - la que sabe cómo es un día normal para un FI clerk vs un admin Basis - suele pasar entre las grietas.
El agente mantiene una línea base de comportamiento para cada usuario: horas típicas, TXs típicas, sistemas típicos, volúmenes típicos.
Compara la actividad en vivo con la línea base casi en tiempo real. Califica desviación. Considera patrones de cohorte (¿muestra todo el equipo el mismo cambio?).
Por encima del umbral: alerta al equipo de seguridad con contexto completo. Por debajo: log silencioso para aprendizaje de patrones.
Seguridad investiga la alerta. Confirma o descarta. El agente actualiza la baseline con el feedback.
Mockup ilustrativo del feed de anomalías smartReport. Cada entrada muestra un confidence score y la baseline de la que desvía.
El agente establece línea base del patrón normal de cada usuario y surfacea desviaciones. Trabajo fuera de horario, expansión repentina de permisos, valores atípicos geográficos.
El scoring de confianza filtra el ruido. El equipo ve las anomalías que vale la pena investigar - no cada login de pausa-café desde un dispositivo nuevo.
Abre la vista previa UX interactiva y explora el agente de principio a fin.
Cada decisión va acompañada de un razonamiento legible para que tu equipo pueda auditar y refinar el comportamiento del agente con el tiempo.
Estimaciones basadas en entrevistas con clientes y benchmarks de despliegues de agentes comparables. Las cifras reales pueden variar.
Las anomalías emergen casi en tiempo real, no en el informe del próximo mes.
Anomalía definida relativa a cada usuario, no un umbral global.
Patrones compartidos en un equipo tratados como legítimos, no marcados.
Conoce la diferencia entre un día FB60 normal y uno inusual.
Analiza el contenido de roles frente al uso real y recomienda candidatos seguros para la poda.
Predice hallazgos probables de auditoría basados en auditorías previas y estado de acceso actual.
Buscamos design partners. Si este agente aborda un problema real en tus operaciones - hablemos.