Wyzwanie

Zagrożenia wewnętrzne poruszają się szybciej niż miesięczne raporty

hours-days

Typowy czas eskalacji aktywności wewnętrznej przed wykryciem.

no baseline

Większość firm nie ma per-użytkownik bazowej linii behawioralnej.

SIEM gaps

Wzorce specyficzne dla SAP rzadko wykrywane przez generyczne SIEM.

SIEM-y i DLP łapią pewne rzeczy. Wykrywanie anomalii wewnątrz SAP - takie które wie jak wygląda normalny dzień księgowego FI vs admina Basis - zwykle przepada między systemami.

Jak działa agent

Człowiek w procesie — na każdym kroku

KROK 1

visibility

Obserwuj

Agent utrzymuje bazową linię behawioralną dla każdego użytkownika: typowe godziny, typowe TX, typowe systemy, typowe wolumeny.

KROK 2

psychology

Oceń

Porównuje aktywność na żywo z bazową linią prawie w czasie rzeczywistym. Ocenia odchylenia. Uwzględnia wzorce kohort (czy cały zespół wykazuje tę samą zmianę?).

KROK 3

bolt

Działaj lub eskaluj

Powyżej progu: alert do security z pełnym kontekstem. Poniżej: cichy log do uczenia wzorców.

KROK 4

verified

Ręczne przeglądy

Security bada alert. Potwierdza lub odrzuca. Agent aktualizuje baseline na podstawie feedback.

check_circle Every agent decision is explainable, reviewable and reversible.

Na platformie

Gdzie pojawia się w smartGRC

Anomaly feed - last 24h

smartReport

schedule

3

Off-hours

trending_up

2

Permission spike

public

1

Geo anomaly

priority_high

Permission spike . T. Kowalski

Granted 8 new high-risk TX codes in 2h. User profile baseline: 0 changes / month.

15 May 03:14 . confidence 0.92

schedule

Off-hours activity . J. Nowak

Logged in at 23:47 (typical: 08:00-17:00). Ran F-02, F-04, FB02 from new IP.

14 May 23:47 . confidence 0.78

public

Geo anomaly . M. Wisniewska

Login from CZ, previous 90d: only PL. Routine TX run, but worth confirming with user.

15 May 10:08 . confidence 0.65

visibility

Unusual TX combination . A. Lewicki

Ran SU01 then SE38 within 4 minutes. Pattern not seen in 365d history.

15 May 11:22 . confidence 0.71

Mockup ilustracyjny z feedu anomalii smartReport. Każdy wpis pokazuje confidence score i baseline od którego odbiega.

security

Sygnały zagrożeń wewnętrznych

Agent ustala bazową linię normalnego wzorca każdego użytkownika i wyłania odchylenia. Praca poza godzinami, nagła ekspansja uprawnień, geograficzne outliery.

psychology

Fałszywe alarmy pozostają niskie

Scoring pewności filtruje szum. Zespół widzi anomalie warte badania - nie każde logowanie z nowego urządzenia podczas przerwy.

play_circle

Zobacz strumień anomalii

Otwórz interaktywny podgląd UX i poznaj agenta od początku do końca.

Przykładowe rozumowanie

Jak myśli agent

Każda decyzja jest opatrzona czytelnym uzasadnieniem, dzięki czemu Twój zespół może audytować i udoskonalać zachowanie agenta z czasem.

WYSOKA ANOMALIA anomaly-2031

$ evaluate

user: j.example · role: Z_FI_AP_VIEWER
activity: 21 transactions at 02:14
baseline: 0 logins outside 09-17 in 6 months

$ analysis

⚠ off-hours by 9+ standard deviations
⚠ TX volume 3x peak daily for this user
⚠ no team-wide pattern (only this user)
⚠ TXs include data exports

$ decision

WYSOKA ANOMALIA · security alerted · session locked

WZORZEC ZESPOŁU anomaly-2018

$ evaluate

cohort: 11 users in FI team
activity: weekend logins · all 11 users
baseline: weekend logins rare for this team

$ analysis

✓ cohort-wide pattern (not individual)
✓ matches calendar: year-end close
✓ TXs match year-end policy
✓ all logins from office IPs

$ decision

No alert · pattern explained · baseline updated

Spodziewany efekt

Co to zmienia dla Twojego zespołu

Szacunki oparte na wywiadach z klientami i benchmarkach z porównywalnych wdrożeń agentów. Rzeczywiste wyniki mogą się różnić.

<5 min

Alert time

Anomalie pojawiają się prawie w czasie rzeczywistym, nie w raporcie z następnego miesiąca.

Per-user

Behavioural baseline

Anomalia zdefiniowana względem każdego użytkownika, nie globalnym progiem.

Cohort-aware

Fewer false alerts

Wzorce dzielone w zespole traktowane jako legalne, nie oznaczane.

SAP-native

Beyond SIEM

Zna różnicę między normalnym dniem FB60 a nietypowym.

Powiązani agenci

Inni agenci w smartReport

content_cut

auto_awesome

AI usuwanie zbędnych uprawnień

Analizuje zawartość ról względem rzeczywistego użycia i rekomenduje bezpiecznych kandydatów do usunięcia.