Une plateforme de surveillance de sécurité continue qui centralise les journaux d'infrastructure, applique une détection ML des menaces et automatise les playbooks de réponse aux incidents.
Mission représentative — anonymisée et illustrative. Elle décrit le type de problème que nous résolvons et la plateforme que nous construisons, et non des données de performance confidentielles d'un client.
Une entreprise technologique d'envergure moyenne avec plus de 200 serveurs et instances cloud n'avait pas de supervision centralisée. Le SIEM mal configuré générait tant de faux positifs que l'équipe sécurité ne consultait plus les alertes. Deux incidents avaient passé plus de deux semaines sans détection.
Plateforme de surveillance sécurité sur mesure : agrégation des logs de toute l'infrastructure, détection des menaces par ML pour réduire les faux positifs, tableaux de bord temps réel avec score de sévérité, playbooks de réponse automatisés. Intégration Kubernetes, cloud et agents endpoint.
L'agrégation centralisée des journaux réunit toute l'infrastructure dans une vue de sécurité unique
La détection ML réduit le bruit de faux positifs qui poussait les analystes à ignorer les alertes
Des tableaux de bord par sévérité rendent le tri des alertes rapide et défendable
Des playbooks de réponse automatisés traitent les schémas de menaces courants avec constance
Conception et réalisation d'une plateforme de traitement des sinistres assistée par IA, qui remplace un flux manuel vieillissant par une saisie numérique, une extraction automatisée des données et un routage par règles.
Stratégie produit, architecture et réalisation d'un SaaS multi-locataires pour la gestion locative — de la vision des fondateurs à une plateforme en production avec paiements de loyer sécurisés.
