Die Herausforderung
Was sich andern musste
Statische PBX-Regeln verpassten neue Betrugsmuster und erzeugten zu viele Alarme. Security-Teams brauchten eine schnelle Erkennung, die normales Anrufverhalten je Kundenumgebung lernen kann.
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CybersecurityMachine-Learning-Schutz fur Sprache
PBX-Bedrohungserkennungssystem
Ein KI-gestutztes Erkennungssystem, das Toll Fraud, unbefugten Zugriff und verdachtige PBX-Anrufmuster in Echtzeit erkennt und blockiert.
99.7%
Erkennungsrate
<0.1%
False Positives
50ms
Durchschn. Reaktion
Die Losung
Wie wir vorgegangen sind
Wir bauten einen Streaming-Service, der Anruf-Baselines lernt, anomale Ereignisse bewertet und automatische Kontrollen uber Asterisk- und FreePBX-Integrationen auslost. Redis ermoglicht Entscheidungen mit geringer Latenz und schnellen Feature-Zugriff.
Liefer-Highlights
Was wir geliefert haben
Adaptive Baselines fur Nutzer, Trunks, Ziele und Zeitfenster
Echtzeit-Scoring integriert in PBX-Anrufkontrollen
Untersuchungsansichten mit erklarbaren Erkennungssignalen
Feedback-Workflows fur kontinuierliche Modellverbesserung
Services
Threat ResearchMachine LearningSecurity Engineering
Business Impact
Ergebnisse, die uber den Launch hinaus wirkten
Die Umsetzung konzentrierte sich auf messbare Verbesserung und ein Betriebsmodell, das der Kunde weiterentwickeln kann.
01
Hochriskante Anrufe blockiert, bevor erhebliche Kosten entstanden
02
Alarmmudigkeit durch umgebungsspezifische Modelle reduziert
03
Abdeckung verbessert, ohne bestehende PBX-Systeme zu ersetzen
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