Il machine learning che sorveglia i backup: cifrature anomale, cancellazioni di massa e pattern sospetti emergono in ore — con il blast radius già calcolato.
Il ransomware moderno lavora in silenzio: cifra a bassa intensità, cancella le copie, poi colpisce. Anomaly Detection analizza ogni backup con modelli ML addestrati su entropia, tassi di modifica e pattern di cancellazione: quando qualcosa non torna, l'alert arriva con la lista esatta di file e sistemi coinvolti — il blast radius — e l'ultimo punto di ripristino pulito già identificato.
Il modello impara il ritmo normale dei TUOI dati: meno falsi positivi, più segnale.
Alert verso SIEM/SOAR e il nostro NOC: l'anomalia entra nel processo, non in una mail persa.
Quali VM, quali share, quali file: la conta dei danni pronta per l'incident response.
L'ultima snapshot sana indicata dalla piattaforma: il recovery parte senza dibattiti.
A ogni snapshot la piattaforma calcola feature per file e per sistema: entropia dei contenuti (i dati cifrati sono statisticamente distinguibili), rapporto creazioni/modifiche/cancellazioni, estensioni nuove e rinomini di massa; i modelli confrontano con la baseline storica del singolo workload e segnalano deviazioni; l'analisi è retroattiva sul catalogo: si vede QUANDO l'anomalia è iniziata, il perimetro esatto e il punto di ripristino immediatamente precedente.
La cifratura a bassa intensità scoperta in ore.
Cancellazioni di massa: viste, tracciate, reversibili.
Blast radius e punto pulito: la conta pronta.