Produkter

Hvem er de viktigste teknologipartnerne for LogPoint?

LogPoint har en rekke strategiske teknologi partnerskap med selskaper som VERINT, Cyberark, Onapsis, AgileSI, Dflabs, TrendMicro, LogBinder, Nxlog og Recorded Future Mer informasjon: https://www.logpoint.com/en/partners/strategic-partners/

Er LogPoint EAL (Common Criteria) sertifisert?

Ja. LogPoint holder en EAL 3+ sertifisering, som er det høyeste sertifiseringsnivået til enhver leverandør i SIEM-bransjen. Mer informasjon: https://www.logpoint.com/en/product/eal3-certified/

Hva er de gjennomsnittlige serverkravene for en mellomstor LogPoint-distribusjon?

For en mellomstor LogPoint-distribusjon vil vi samarbeide med bedriften for å forstå de eksisterende loggkildene og plasseringene deres før de distribueres. En all-in-one applikasjon (virituelt eller fysisk) vil bli distribuert sentralt, med følgende spesifikasjoner 24 CPU-kjerner, 256 GB GB RAM, 8 TB Storage Ytterligere samler-/backend-moduler vil bli distribuert på nøkkelsteder med følgende spesifikasjoner 14 CPU-kjerner, 32 GB RAM, 2 TB lagring Rådfør deg alltid med en LogPoint-partner før du fullfører størrelsen av distribusjon

Hvordan er data innsamlet/inntatt i LogPoint?

LogPoint gjør det mulig for kunder å distribuere forekomstene av innsamling i forskjellige områder av nettverkene. Disse innsamlingene analyserer, normaliserer, beriker, filtrerer, ruter, komprimerer og buffrer hendelsesdata. Innsamlingshendelsene tilbyr full høy tilgjengelighet gjennom failover og lastbalansering mellom flere backends. LogPoint sine innsamlingsforekomster skaleres til mer enn 50.000 EPS og blir ansett som den høyeste gjennomstrømningen av arkitektur på markedet.

Hvordan ser utviklingsprogrammet til LogPoint ut?

Vi bruker åpne innovasjonsmetoder internt, så vel som i tett samarbeid med kunder og partnere. Vi samarbeider også med forskjellige forskningsinstitusjoner og universiteter for å utforske områder med Big data, IoT og maskinlæring. Fokusområdet for forskningen dreier seg om utfordringene rundt sikkerhet og effektiv datahåndtering som vi har observert i bransjen. Noen av disse er atferdsanalyse og ikke-veiledet læring, søk og spørring optimalisering, latent emnemodellering, intelligent dataparsering, ekspertsystemer for hendelseshåndtering, profileringsbasert avviksdeteksjon, etc.