인제스트 및 정규화 데이터
Stellar Cyber는 API 기반 커넥터(클라우드 및 온프레미스)와 Syslog 같은 프로토콜을 통해 스트리밍 로그 소스에서 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터는 표준화 과정을 거쳐 분석에 최적화되며, 소스 IP, 타임스탬프, 로그온 유형 등 공통 필드를 표준화하여 작업 흐름을 단순화합니다. 또한, 지리적 위치 및 자산 컨텍스트로 데이터를 보강하여 원격 분석의 가치를 극대화합니다.

중앙 집중식 위협 탐지
Stellar Cyber는 잠재적인 위협을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지와 머신러닝을 결합합니다. 악명 높은 소스는 규칙 기반 탐지를 통해 신속하게 식별하며, Stellar Cyber의 탐지 팀과 공개 커뮤니티에서 새롭게 업데이트된 규칙을 지속적으로 배포합니다. 지도식 및 비지도 머신러닝을 통해 알려진 위협뿐 아니라 새로운 제로데이 위협까지 효과적으로 탐지합니다.

센서 중심의 위협 탐지
Stellar Cyber의 센서는 클라우드 및 온프레미스 환경에서 로그를 수집할 뿐만 아니라, 네트워크 엣지에서 가시성을 제공하고, DPI, IDS, Malware Sandbox 기능을 하나로 결합하여 네트워크 기반 탐지를 제공합니다.

AI 지원 조사
Stellar Cyber는 AI 기반 Graph ML 기술을 통해 탐지된 이벤트와 다른 데이터 신호 간의 상관 관계를 자동으로 분석합니다. 속성, 시간, 동작 유사성을 기반으로 데이터를 연결하여 보안 분석가의 결정을 지원하며, 실시간으로 지속적인 성능 개선이 이루어집니다.

자동화 응답(SOAR)
Stellar Cyber는 플레이북을 통해 위협 발생 시 자동화된 응답을 구현합니다. EDR과의 연계, 웹후크 호출, 이메일 전송 등 다양한 방식으로 플레이북을 사용자 맞춤형으로 설정하여 즉각적인 대응이 가능합니다.