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OpenText lanza la próxima generación de Cybersecurity Cloud

Con capacidades de detección y respuesta a amenazas

[24/02/2025] OpenText anunció OpenText Core Threat Detection and Response, una nueva solución de ciberseguridad potenciada por IA para la detección de amenazas que estará disponible de forma general con Cloud Editions 25.2. Según lo señalado en el comunicado de prensa, OpenText ha ampliado su cartera de ciberseguridad en los últimos años, y su próxima generación de innovación se centra en permitir a las empresas con capacidades de caza, detección y respuesta a amenazas de clase mundial.

"OpenText Core Threat Detection and Response estará disponible en Microsoft Azure. La solución está profundamente integrada con Microsoft Defender for Endpoint, Microsoft Entra ID y Microsoft Security Copilot para permitir a las organizaciones detener los ataques de forma rápida y eficiente antes de que se produzcan daños. Además, OpenText cuenta con un estudio de integración de amenazas que permite a los clientes integrar e ingerir telemetría de otras soluciones de red, aplicaciones, herramientas de seguridad y tecnologías empresariales en OpenText Core Threat Detection and Response, sostuvo Muhi Majzoub, EVP de OpenText, Security Products.

El ejecutivo anotó que OpenText Cybersecurity Cloud aborda una amplia gama de retos de seguridad, desde la protección de aplicaciones y datos hasta la gestión de identidades y accesos, operaciones de seguridad y análisis forense digital.

"Mientras que las amenazas externas suelen dominar las estrategias de seguridad, las amenazas internas -ya sean intencionadas, accidentales o debidas al robo de credenciales- siguen siendo un peligro costoso y persistente. A menudo evadiendo la detección y causando daños significativos, los incidentes relacionados con información privilegiada ahora cuestan a las organizaciones un promedio de 16,2 millones de dólares anuales, según el Informe Global 2023 Cost of Insider Risks de Ponemon y Sullivan. La escasez de talentos en ciberseguridad ha empeorado el problema, dejando a muchas organizaciones expuestas sin medidas de detección proactivas. OpenText Core Threat Detection and Response, combinado con los servicios de caza de amenazas y los kits de herramientas de integración de OpenText, se enfrenta a este desafío de frente, comentó Majzoub.

En resumen, anotó el ejecutivo, OpenText Core Threat Detection and Response ofrece:

  • Postura de seguridad elevada: Utiliza cientos de algoritmos de IA para mejorar drásticamente la capacidad de detección y la precisión, ayudando a las organizaciones a mejorar su postura de seguridad sin necesidad de complejas revisiones de la pila de seguridad.
  • Detección y eliminación rápidas: Detección avanzada de anomalías que se adapta dinámicamente a los cambios en los entornos operativos, y garantiza una detección de amenazas contextualmente relevante. Con integraciones multi-nube, la correlación automática de anomalías de OpenText reduce significativamente el tiempo necesario para descubrir amenazas críticas.
  • Aprendizaje adaptativo: Impulsada por modelos avanzados de aprendizaje automático, la plataforma evoluciona continuamente con el entorno único de cada organización y el panorama de amenazas internas, mejorando la precisión de la detección con el tiempo.
  • Despliegue simplificado: Esta solución componible se integra a la perfección con Microsoft y otras herramientas de ciberseguridad, lo que reduce el tiempo de configuración y ofrece un valor inmediato. El Cybersecurity Aviator incorporado traduce los conocimientos y alertas de detección de amenazas generados por IA a un lenguaje sencillo para los analistas del SOC, lo que permite acciones preventivas más rápidas.
  • Prevención de costos y retorno de la inversión: La solución busca amenazas de forma proactiva para ayudar a las organizaciones a reducir su exposición potencial a incidentes multimillonarios. Además, al trabajar junto con otras herramientas de seguridad, esta solución pretende maximizar el valor y el ROI de las inversiones previas de los clientes.

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