Le SOC intégré. Réinventé.

Un SIEM traditionnel collecte et stocke les logs pour la corrélation, la conformité et l’analyse historique. Il nécessite généralement la création manuelle de règles, une charge de configuration importante et des outils distincts pour exécuter l’investigation et la réponse.

Un Autonomous SOC va au-delà du SIEM en faisant converger la détection, l’investigation et la réponse automatisée au sein d’une seule plateforme. À sa base se trouve un data lake unifié qui centralise la télémétrie de sécurité provenant de sources natives et tierces — donnant à chaque action de détection, d’investigation et de réponse accès à la même vue complète. Les données sont enrichies dès leur arrivée, l’IA investigue automatiquement et la réponse s’exécute sans playbooks manuels.

Pour les équipes qui ont également besoin d'une rétention de logs long terme et de reporting de conformité, SentinelOne AI SIEM apporte toutes les capacités de l’Autonomous SOC ainsi qu’une conservation longue durée des données — le tout reposant sur la même base de data lake.

L’Autonomous SOC de SentinelOne repose sur quatre composants qui fonctionnent ensemble comme un seul système, tous bâtis sur un data lake hautement performant.

• AI Data Pipelines filtre et enrichit la télémétrie de sécurité avant qu’elle n’atteigne la plateforme, réduisant le bruit jusqu’à 80 % avant l’ingestion. 

• AI SIEM fournit une détection et une réponse pilotées par l’IA depuis une console unique. 

• Purple AI est la couche d’IA agentique qui fait émerger le contexte, raisonne et enquête.

• L’hyperautomatisation exécute automatiquement des workflows de réponse gouvernés sur l’ensemble de la stack, dans le cadre de politiques pré-approuvées.

Chaque composant est disponible individuellement ou ensemble dans le cadre d’un déploiement Autonomous SOC complet. Ils peuvent également être combinés avec d’autres produits SentinelOne comme Singularity Endpoint.

Non. L’objectif d’un Autonomous SOC est de rendre les analystes plus efficaces, pas de les remplacer.

L’IA prend en charge le travail répétitif à fort volume — filtrage du bruit, corrélation des signaux, triage des alertes et exécution des actions de réponse courantes. Cela permet aux analystes de se concentrer sur les investigations et les décisions qui nécessitent un jugement humain. Purple AI accélère l’investigation en faisant remonter le contexte et les prochaines étapes recommandées, mais les analystes gardent le contrôle des résultats.

Résultat : une équipe qui opère à plus grande échelle sans effectif supplémentaire — et non une équipe entièrement automatisée.

La complexité opérationnelle des opérations de sécurité provient généralement de trois sources — trop d’outils, trop de données et trop de workflows manuels. SentinelOne répond aux trois dans une seule plateforme.

• AI Data Pipelines réduit le volume d’ingestion jusqu’à 80 % avant que les données n’atteignent la plateforme, réduisant les coûts d’infrastructure sans sacrifier la qualité du signal. 

• AI SIEM consolide la détection et la réponse dans une seule console, éliminant la nécessité de gérer des outils distincts. 

• Purple AI trie les alertes et corrèle les preuves en langage naturel, permettant une détection 63 % plus rapide et une remédiation 55 % plus rapide.

• Hyperautomation remplace les workflows de réponse manuels par une automatisation no-code gouvernée, qui s’exécute dans le cadre de politiques pré-approuvées.

Selon une étude d’IDC, les organisations utilisant SentinelOne AI SIEM ont amélioré l’efficacité de la gestion de leur plateforme de 70 % — permettant au équipes de sécurité de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée plutôt que sur la maintenance du système.

Oui. SentinelOne est conçu pour apporter de la valeur en tant que système complet tout en s’intégrant aux outils de sécurité et informatiques existants.

Les capacités natives couvrent la sécurité des endpoints, du cloud, des identités et de sécurité IA. Pour les environnements disposant d’investissements existants, AI Data Pipelines ingère et normalise les données tierces, et Hyperautomation se connecte aux applications SaaS externes et aux outils de sécurité sans développement sur mesure. Les équipes peuvent consolider progressivement ou opérer selon un modèle hybride.