AI agents operate with valid credentials, access sensitive data, and take autonomous actions. When misused, compromised, or poorly governed, they behave like insiders and introduce a new category of risk.
التهديدات الداخلية
Detect and respond to anomalous behavior from humans and entities and track suspicious activity from AI agents before insider risk escalates.
طلب عرض توضيحياكتشاف التهديدات المخفية
اكتشف التهديدات الداخلية التي تفوتها الأدوات الأخرى.
Identify intentional or accidental insider threats by learning normal behavior for human and non-human entities, including AI agents. Automated Threat Timelines link related actions so you can uncover slow-moving risks other tools miss.
راقب كل هوية
See Every Action From People and AI Agents
AI agents act on their own, access sensitive data, and can take insider actions. Behavioral analytics track human, machine, and agent identities so you see their access, data movement, and activity. Turn opaque logs into actionable insight with native support for major AI platforms:
- Google Gemini
- ChatGPT
- Microsoft Copilot
وكلاء الذكاء الاصطناعي الآمنين
Extend Insider Threat Detection to AI Agents
AI agents introduce a new insider risk. Agent Behavior Analytics (ABA) applies proven behavioral analytics to monitor agent activity and find risky actions earlier. Your team can detect misuse, prompt issues, and Shadow AI activity sooner.
كشف تلاعب التدقيق
كشف محاولات إخفاء النشاطات الخبيثة.
Insiders with system knowledge may alter or delete logs to hide actions. Behavioral analytics adds business context to show intent. Threat Timelines keep log changes visible over long periods, even when human or AI identities try to erase suspicious behavior.
منع تدمير البيانات
اكتشاف حذف غير طبيعي للبيانات الهامة
A malicious insider may delete important information to disrupt operations. Exabeam baselines file activity for humans and human-agent interaction, automatically flagging abnormal deletion patterns so your team can act before damage escalates.
اكتشاف الأشخاص الداخليين الخبيثين
كشف إساءة استخدام بيانات الاعتماد
Malicious insiders may use their access to reach critical systems. You need a way to track their behavior and understand incident scope. Exabeam correlates behavioral analytics from human users with activity logs from AI agents to show risk and impact.
اكتشف تسرب البيانات
ربط الأحداث لكشف تسريبات البيانات.
Data leakage can resemble normal activity. Exabeam puts DLP alerts in context by correlating them with authentication, access, and other event data. By baselining behavior for users and monitoring agent activity your team can see intent that other tools miss.
مراقبة الحسابات ذات الامتيازات
تحديد الوصول غير المصرح به لمنع الانتهاكات.
Attackers often target privileged accounts to evade controls or get to sensitive information. Exabeam analyzes user context and flags abnormal behavior patterns for human, agent, and entity identities so your team can act on unauthorized activity earlier.
اكتشاف تصعيد الامتيازات
أوقف محاولات تصعيد الامتيازات
Privilege escalation attempts put critical assets at risk. Exabeam monitors credential activity and highlights anomalies in Threat Timelines. Your security operations team can uncover escalation behavior, even when it unfolds slowly or through automated actions.
منع إساءة الوصول إلى البيانات
تحديد الوصول عالي المخاطر إلى البيانات الحساسة
Malicious insiders may abuse their privileges to reach sensitive data. Exabeam baselines normal behavior for users and monitors agent activity to flag anomalies. Long correlation windows reveal risk patterns over time, so your analysts see the full picture.
أمن الوصول الفيزيائي
كشف الوصول الجسدي المشبوه
Exabeam monitors for physical access anomalies, such as badge misuse or impossible travel. These events can signal credential sharing or other insider activity. By correlating identity, geolocation, and access data, your team can uncover subtle threats.
كيف يمكننا المساعدة؟ تحدث إلى خبير.
اتصل بناالأسئلة الشائعة
لماذا تعتبر وكلاء الذكاء الاصطناعي تهديدات داخلية؟
كيف تغطي Exabeam التهديدات الداخلية؟
Exabeam provides insider threat coverage for human users and non-human entities like AI agents. Our patented Session Data Model maintains open-ended correlation windows to detect slow-moving threats that unfold over weeks or months. When combined with behavioral analytics for users and monitoring for agents, this visibility helps your team reveal activity most SIEM and EDR tools miss.
هل تراقب Exabeam الوكلاء الذكاء الاصطناعي كأنهم داخلون؟
Yes. Exabeam monitors AI agents as insiders because they act with credentials and access sensitive data. We collect and correlate their logs to provide deep visibility into actions, helping your security team investigate suspicious behavior and hunt for threats from machine entities.
Does Exabeam map lateral movement to the MITRE ATT&CK® framework?
Yes. Exabeam maps detection coverage to the ATT&CK framework. For the Lateral Movement tactic, this includes specific techniques and sub-techniques such as Remote Desktop Protocol (RDP), SMB or Windows Admin Shares, Distributed Component Object Model (DCOM), Secure Shell (SSH), Virtual Network Computing (VNC), and Windows Remote Management (WinRM). New-Scale Fusion uses behavioral analytics to detect these threats, builds cases with correlation rules, automates response through Automation Management, and provides dashboards organized by ATT&CK tactics, techniques, and procedures (TTPs).
Can I keep my current SIEM and add Exabeam behavioral analytics to address insider threats?
Yes. Many customers integrate data from SIEMs such as Splunk, Microsoft Sentinel, IBM QRadar, and others. New-Scale Analytics adds behavioral analytics for users and Agent Behavior Analytics for AI agents, giving your security operations team deeper visibility into insider threats without extensive retraining.
ما الذي يجعل Exabeam مختلفًا عن أدوات SIEM أو EDR في الكشف عن التهديدات الداخلية؟
Most SIEM and EDR tools rely on short correlation windows, which makes it difficult to detect insider threats that evolve slowly. The Exabeam Session Data Model maintains long-term, stateful timelines that track behavior over extended periods. Exabeam also uses behavioral analytics to detect risky behavior (not just rule violations) and offers broad prebuilt detection coverage for the AI workforce. This approach helps your analysts surfaces subtle anomalies and insider activity that competitors often overlook.
"في 90% من الهجمات الحقيقية، نرى استخدام بيانات اعتماد مخترقة، والتي يمكن أن تكون من الصعب اكتشافها والدفاع ضدها. اخترنا Exabeam لأن أدواتهم يمكن أن تكشف بنجاح عن هذه الأنواع من الهجمات حيث يستخدمون العديد من المصادر، وليس فقط تنبيهات الأمان. تقنيتهم تحلل بفعالية وتحدد الاستخدام الطبيعي لتنبه بسرعة عن مستخدم أو بيانات اعتماد مخترقة."
-
-
سيباستيان بيتيغ
رئيس مركز الدفاع السيبراني | r-tec للأمن المعلوماتي
تعلم المزيد عن إكزابييم
تعرف على منصة Exabeam ووسع معرفتك في أمن المعلومات من خلال مجموعتنا من الأوراق البيضاء، البودكاست، الندوات، والمزيد.
شاهد Exabeam في العمل
اطلب المزيد من المعلومات أو اطلب عرضًا توضيحيًا لأقوى المنصات في الصناعة للكشف عن التهديدات والتحقيق فيها والاستجابة لها (TDIR).
تعلم المزيد:
- إذا كان نظام إدارة معلومات الأمان (SIEM) المستضاف ذاتيًا أو القائم على السحابة هو الخيار المناسب لك
- كيفية استيعاب ومراقبة البيانات على نطاق واسع في السحابة
- كيف تكشف مراقبة وتحليل سلوك الذكاء الاصطناعي والوكالات الآلية عن الأنشطة غير البشرية الخطرة.
- كيفية تقييم وتصنيف نشاط المستخدم بشكل تلقائي
- شاهد الصورة الكاملة باستخدام جداول زمنية للحوادث.
- لماذا تساعد أدلة العمل في اتخاذ القرار الصحيح التالي
- دعم الالتزامات المتعلقة بالامتثال
قادة حائزون على جوائز في مجال الأمن
