L'agent surveille l'activité d'accès 24/7 pour détecter les anomalies : un utilisateur commençant à se connecter à 3h du matin, une soudaine montée des demandes de permission, un accès depuis un endroit inhabituel. Les modèles suspects sont remontés à la sécurité en temps réel.
Temps typique pour qu'une activité interne s'aggrave avant détection.
La plupart des entreprises n'ont pas de référence comportementale par utilisateur.
Les modèles spécifiques à SAP sont rarement détectés par les SIEM génériques.
Les SIEM et DLP attrapent certaines choses. La détection d'anomalies interne SAP - celle qui sait à quoi ressemble une journée normale pour un commis FI vs un admin Basis - passe généralement entre les mailles.
L'agent maintient une référence comportementale pour chaque utilisateur : heures typiques, TX typiques, systèmes typiques, volumes typiques.
Compare l'activité en direct à la référence en quasi temps réel. Évalue la déviation. Considère les modèles de cohorte (toute l'équipe montre-t-elle le même changement ?).
Au-dessus du seuil : alerte vers sécurité avec contexte complet. En-dessous : log silencieux pour apprentissage de patterns.
La sécurité enquête sur l'alerte. Confirme ou rejette. L'agent met à jour la baseline avec le feedback.
Mockup illustratif du feed d'anomalies smartReport. Chaque entrée montre un score de confiance et la baseline dont elle dévie.
L'agent établit la référence du modèle normal de chaque utilisateur et fait apparaître les déviations. Travail hors heures, expansion soudaine des permissions, valeurs aberrantes géographiques.
Le score de confiance filtre le bruit. L'équipe voit les anomalies qui méritent enquête - pas chaque connexion de pause-café depuis un nouvel appareil.
Ouvrez l'aperçu UX interactif et explorez l'agent de bout en bout.
Chaque décision est accompagnée d'un raisonnement lisible afin que votre équipe puisse auditer et affiner le comportement de l'agent au fil du temps.
Estimations basées sur des entretiens clients et des benchmarks de déploiements d'agents comparables. Les chiffres réels peuvent varier.
Les anomalies apparaissent en quasi temps réel, pas dans le rapport du mois suivant.
Anomalie définie par rapport à chaque utilisateur, pas un seuil global.
Les modèles partagés au sein d'une équipe sont traités comme légitimes, non signalés.
Connaît la différence entre une journée FB60 normale et une journée inhabituelle.
Analyse le contenu des rôles par rapport à l'utilisation réelle et recommande des candidats à l'élagage en toute sécurité.
Prédit les conclusions probables d'audit basées sur les audits précédents et l'état d'accès actuel.
Nous cherchons des design partners. Si cet agent répond à une vraie douleur dans vos opérations - parlons-en.