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Ozitem choisit Deep Instinct

avril 2022 par Marc Jacob

Ozitem s’allie à Deep Instinct, la première entreprise à appliquer le Deep Learning de bout en bout à la cybersécurité, en proposant les solutions de la start-ups à ses clients.

La technologie de Deep Learning la plus reconnue du marché

Deep Instinct prédit, prévient et analyse les cyberattaques à chaque point de contact avec l’entreprise, du endpoint au réseau. La solution bloque les menaces inconnues en moins de 20 millisecondes, tout en réduisant de 99 % le taux de faux positifs, soit le meilleur résultat du secteur. En effet, les taux élevés de faux positifs sapent l’efficacité et la productivité des équipes SecOps, car leurs identifications représentent des tâches d’administration superflues qui empêchent de se consacrer à des activités autrement plus stratégiques. En réduisant drastiquement les alertes sur les faux positifs, les équipes de sécurité gagnent en efficacité et le coût total de possession peut ainsi être comprimé.

NeoVAD, distributeur des solutions de Deep Instinct et Ozitem a permis la mise en relation des deux fournisseurs.

L’ADN d’Ozitem est d’apporter de la valeur aux produits proposés dans son catalogue. Ainsi, la solution de Deep Instinct va être intégrée dans l’offre d’Ozitem basée sur 3 axes :
 La protection via les AntiVirus
 La détection via les EDR / XDR
 La surveillance et la détection de signaux faibles via un SOC managé.

Les bénéfices pour les utilisateurs

La technologie de Deep Instinct va permettre aux clients finaux d’Ozitem d’avoir une solution extrêmement performante dans la détection et la prévention des virus rançongiciels, cryptolockers et tout type de menaces connues et inconnues dites zero-day. Cette solution offre l’avantage de ne consommer que très peu de ressource et donc ne pas dégrader les performances des postes clients même en cas d’attaque.

La technologie de Deep Learning permet de rendre le produit « intelligent », autonome et résilient sur les menaces non connues contrairement aux technologies basées sur des bases de signatures ou du Machine Learning qui doivent être mises à jour et entraînées en permanence.


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