Darktrace
Интеграции
- AWS
- Microsoft Azure
- CrowdStrike
- Splunk
- ServiceNow
- Okta
- Palo Alto Networks
Детали цены
- Стоимость определяется объемом сущностей, пропускной способностью сети и выбором модулей (PREVENT/HEAL).
- Анализ совокупной стоимости владения (TCO) обычно требует оценки партнером.
Возможности
- Оркестрация замкнутого цикла на базе ИИ
- Многоуровневые режимы управления
- Приближенное восстановление политик (HEAL)
- Фирменное хранилище метаданных временных рядов
- Неизменяемое ведение аудитного журнала
Описание
Darktrace 2026: Обзор архитектуры замкнутого цикла Cyber AI
Архитектура Darktrace в 2026 году основана на «Cyber AI Loop» — непрерывном механизме обратной связи, связывающем приоритизацию уязвимостей (PREVENT) с активной защитой (RESPOND) и восстановлением (HEAL) 📑. Целостность данных обеспечивается за счет фирменного хранилища временных рядов поведенческих метаданных, которое регистрирует взаимодействия сущностей для информирования байесовских расчетов рисков 📑.
Автономное реагирование и режимы управления
Модуль Antigena выполняет локализацию угроз через целевое завершение сессий и модификацию контроля доступа. Для снижения риска отказа в обслуживании (DoS) из-за автоматизированных действий система применяет детализированные уровни управления 📑.
- Режимы работы: Поддерживает «Пассивный мониторинг», «Человек в цикле» (требуется подтверждение) и «Автоматизированный с защитными мерами» для определенных низкорисковых сегментов сети 📑.
- Точность реагирования: Использует рекурсивную байесовскую оценку для обеспечения пропорциональности действий рассчитанной вероятности угрозы, снижая вероятность нарушения бизнес-процессов 🧠.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Механизмы устойчивости и восстановления (HEAL)
Darktrace HEAL фокусируется на приближенном восстановлении политик путем идентификации исторических конфигураций, соответствующих текущим требованиям безопасности 📑. Этот процесс не является «восстановлением системы», а представляет собой политически обоснованное приближение к нейтрализованному состоянию.
- Неизменяемый аудитный след: Все действия по автономному восстановлению регистрируются в неизменяемом реестре для обеспечения соответствия требованиям и возможности ручного отката 🧠.
- Мониторинг KPI: Метрики платформы показывают среднее сокращение MTTR (среднего времени восстановления) до 70% в документированных корпоративных внедрениях 📑.
Рекомендации по оценке
Техническим командам необходимо разработать план валидации производительности перед полным развертыванием. 1. Тестирование пропускной способности: Требуются бенчмарки задержки p99 от вендора для сенсоров на каналах 100Gbps+ для обеспечения нулевой потери пакетов 🌑. 2. Анализ дрейфа: Внедрить синтетическую инъекцию дрейфа в облачных средах с автоскейлингом для измерения эффективности окна переобучения 🌑. 3. Бенчмаркинг восстановления: Выполнить тестирование сценария отката для проверки целостности политик, восстановленных HEAL, в изолированной VLAN-среде 🌑.
История обновлений
Полное развертывание «самовосстанавливающихся сетей». Автономная реконфигурация топологии сети для изоляции угроз нулевого дня в реальном времени.
Представлены модули Predictive Policing и Forecast. Прогнозирование потенциальных векторов атак в периферийных вычислительных средах.
Приобретение компанией Thoma Bravo. Консолидация платформы в «Cyber AI Loop». Улучшенное обнаружение аномалий в OT с использованием ИИ на базе физики.
Представлен Cyber AI Analyst и Darktrace HEAL. Автоматизированное расследование инцидентов и восстановление пораженных систем.
Запуск Darktrace SaaS и Darktrace PREVENT, ориентированных на управление поверхностью атаки и облачную безопасность.
Улучшенные модели ИИ для обнаружения атак на цепочку поставок. Улучшен интерфейс и отчетность для обеспечения комплаенса.
Представлен Darktrace Industrial для сред OT. Запуск Antigena Email для защиты от фишинга и спуфинга на базе ИИ.
Расширение охвата на облачные среды (AWS, Azure, GCP). Улучшены возможности интеграции с SIEM и инструментами SOAR.
Запуск Antigena, автономной системы реагирования. Обеспечена автоматическая нейтрализация угроз, таких как программы-вымогатели, на скорости машины.
Представлен Threat Visualizer, обеспечивающий трехмерное графическое представление активности угроз в реальном времени. Повышена точность алгоритмов.
Первый коммерческий релиз. Ориентирован на обнаружение аномалий в сети с использованием машинного обучения без учителя для формирования «образа жизни» сети.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Обнаружение в реальном времени
- Автономное реагирование
- Обучение на основе ИИ
- Проактивная устойчивость
- Снижение нагрузки
Минусы
- Высокая стоимость
- Сложная настройка
- Ложные срабатывания
