L'agente osserva l'attività di accesso 24/7 alla ricerca di anomalie: un utente che inizia ad accedere alle 3 del mattino, un'improvvisa ondata di richieste di permessi, accesso da un luogo insolito. I pattern sospetti emergono alla sicurezza in tempo reale.
Tempo tipico per l'escalation di attività interna prima del rilevamento.
La maggior parte delle aziende non ha una baseline comportamentale per utente.
Pattern specifici SAP raramente rilevati da SIEM generici.
SIEM e DLP catturano alcune cose. Il rilevamento di anomalie interno a SAP - quello che sa com'è una giornata normale per un addetto FI vs un admin Basis - di solito sfugge.
L'agente mantiene una baseline comportamentale per ogni utente: ore tipiche, TX tipiche, sistemi tipici, volumi tipici.
Confronta l'attività dal vivo con la baseline quasi in tempo reale. Valuta la deviazione. Considera i pattern di coorte (l'intero team mostra lo stesso cambiamento?).
Sopra soglia: alert al team sicurezza con contesto completo. Sotto: log silenzioso per apprendimento di pattern.
La sicurezza indaga l'alert. Conferma o respinge. L'agente aggiorna la baseline con il feedback.
Mockup illustrativo dal feed anomalie smartReport. Ogni voce mostra un confidence score e la baseline da cui devia.
L'agente stabilisce la baseline del pattern normale di ogni utente e fa emergere le deviazioni. Lavoro fuori orario, espansione improvvisa dei permessi, outlier geografici.
Il punteggio di confidenza filtra il rumore. Il team vede le anomalie meritevoli di indagine - non ogni login da nuovo dispositivo durante una pausa caffè.
Apri l'anteprima UX interattiva ed esplora l'agente dall'inizio alla fine.
Ogni decisione è accompagnata da un ragionamento leggibile in modo che il tuo team possa auditare e affinare il comportamento dell'agente nel tempo.
Stime basate su interviste con clienti e benchmark di deployment di agenti comparabili. I numeri reali possono variare.
Le anomalie emergono quasi in tempo reale, non nel report del mese successivo.
Anomalia definita rispetto a ciascun utente, non una soglia globale.
Pattern condivisi in un team trattati come legittimi, non segnalati.
Conosce la differenza tra un normale giorno FB60 e uno insolito.
Analizza i contenuti dei ruoli rispetto all'uso effettivo e raccomanda candidati sicuri per la potatura.
Predice i probabili risultati di audit basati su audit precedenti e stato di accesso attuale.
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