Echtzeit-Threat Intelligence mit Dataminr – weniger Noise, mehr relevante Alerts

In einer Bedrohungslandschaft, in der Angreifer zunehmend auf Automatisierung und KI setzen, kommt klassische Threat Intelligence oft zu spät. Entscheidend ist nicht die Menge an Daten – sondern deine Fidget, relevante Signale frühzeitig zu erkennen und direkt in verwertbare Erkenntnisse zu überführen.

In diesem Webinar zeigen wir dir, wie du mit Dataminr CTTI (Client-Tailored Threat Intelligence) genau das erreichst: Eine neue Form der Threat Intelligence, die globale Echtzeit-Signale automatisch mit deinem individuellen Unternehmenskontext abgleicht.

Was erwartet dich im Webinar?

• Frühere Erkennung von Bedrohungen: Identifiziere Zero-Day-Exploits, Datenleaks und erste Angriffsindikatoren oft Stunden vor klassischen Feeds
• Weniger Noise, mehr Relevanz: Filtere aus über einer Million Quellen genau die Signale, die deine Assets und Lieferketten betreffen
• Kontext statt Rohdaten: Verstehe sofort, welche Bedrohungen wirklich relevant sind, inklusive Priorisierung durch KI.
• Nahtlose Integration: Nutze Threat Intelligence direkt in deinem bestehenden Stack als Overlay
• Schnellere Detection im SOC: Reduziere deine Mean Time to Detect (MTTD) und beschleunige deine Reaktionszeiten messbar
• Praxisnahe Einblicke: Sieh konkret, wie Echtzeit-Threat-Intelligence im operativen Umfeld eingesetzt wird

Warum Dataminr?

Dataminr geht über klassische Threat Intelligence hinaus, indem es globale Echtzeit-Signale kontinuierlich analysiert und automatisch mit deinem individuellen Unternehmenskontext abgleicht. So erkennst du relevante Bedrohungen oft früher als mit herkömmlichen Feeds – und erhältst statt Rohdaten direkt priorisierte, umsetzbare Alerts. Das Ergebnis: weniger Noise, weniger False Positives und schnellere, fundierte Entscheidungen im SOC.

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Du erhältst einen praxisnahen Einblick, wie moderne Threat Intelligence heute funktionieren muss: frühzeitig, kontextualisiert und direkt umsetzbar – statt reaktiv und überladen mit irrelevanten Daten.

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