Willkommen bei Parcoor

Überwachung und ML-verbesserter Schutz Ihrer eingebetteten Geräte

Eingebette Systeme bzw. IoT Objekte verbreiten sich immer schneller. Die Angriffe auf sie breiten sich noch schneller aus. Bei Parcoor entwickeln wir ständig innovative Lösungen zur Bedrohungserkennung. Diese Lösungen basieren auf einem neuartigen Ansatz, der in Echtzeit überwachte Systemkerndaten mit hochmodernen, leichten, schnellen und erklärbaren maschinellen Lernalgorithmen kombiniert. Unsere Lösungen verbessern die Fähigkeiten Ihrer Geräte erheblich und bieten ihnen eine starke, flexible Sicherheitsschicht.

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Minalogic 2021 Sicherheitsverzeichnis
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Preisträger des "Grand Défi Cybersécurité" 2021

Unsere Lösungen

KI zu Ihren Eingebettete Geräte bringen

Machine learning (ML), was in kleinen Geräten eigebettet ist (auch TinyML genannt) ebnet den Weg für ein breites Spektrum neuer Anwendungen, die viele Informationen direkt auf dem Gerät auswerten und nützlich machen.

Bei Parcoor bestehen unsere On-Device-Lösungen aus unabhängigen Blöcken: Systemüberwachung und/oder ML-Signalklassifizierung. Zusammengefügt bilden diese Blöcke eine leistungsstarke eingebettete Echtzeit-Cybersicherheits-Schicht.

Kernüberwachung

Der erste Block unserer Technologie besteht aus einem tiefgreifenden System-Monitoring. Es liefert Ihnen praktisch umsetzbare Erkenntnisse und gibt Ihnen Zugang zu einer neuen Informations-Dimension.

Dieser Block bietet eine Lösung für das genaue und non-intrusive Monitoring einer Vielzahl von Mikro-Ereignissen in Echtzeit im Herzen Ihres Systems.
Über die Cybersicherheit hinaus kann Ihnen dieser Block dabei helfen, Engpässe in leistungskritischen Anwendungen zu erkennen und zu beseitigen.
Anwendungsfälle: Hochleistungsrechnen, Hochfrequenzhandel (HFT), Optimierung zeitkritischer komplexer Berechnungen etc.
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Signalprozessierung

Der zweite Block unserer Technologie ist eine interne hochmoderne Schicht für maschinelles Lernen, die speziell und direkt für eingebettete Systeme entwickelt wurde. Geringer Overhead, zuverlässig und erklärbar: Sie wissen nicht nur, welche Entscheidungen getroffen werden, sondern auch warum.

TinyML ist ein relativ neuer Bereich des maschinellen Lernens.
Anders als klassische eingebettete ML-Lösungen (mit Hochleistung-Systemen entwickelt und später für IoT-Geräte angepasst), wurde unserer ML-Block von Anfang an für Geräte mit Ressourcen-Beschränkungen entwickelt, mit Fokus auf hohe Leistung und unter Berücksichtigung der Erklärbarkeit. Denn Sie sollten sich bei wichtigen Entscheidungen nicht auf eine Blackbox verlassen müssen.
Anwendungsfälle: Erkennung von Anomalien, Hardwarefehlern, Angriffen usw.

Bedrohungserkennung

Zusammen kombiniert, unsere Monitoring- und ML-Blöcke bilden eine leistungsstarke Angriffserkennungs- und Abwehrschicht, schützen Ihre Flotte eingebetteter Geräte vor Bedrohungen und Schwachstellen, um derer eingebettete Cybersicherheit zu gewährleisten durch autonome Echtzeiterkennung, einschließlich gegen "0-Day"-Malwares.

  • Reduzierte Angriffsfläche
  • Hohe Reaktionsgeschwindigkeit
  • Hochpräzise Detektierung

Neue innovative Cyber-Bedrohungen erfordern neue Schutzansätze, die über die derzeitigen signatur-basierten Identifizierungen oder statischen Analysen hinausgehen.
IoT-Geräte werden zunehmend zu einem Sicherheits-Schwachglied, das von böswilligen und feindlichen Akteuren für Störungen, Datenverlust usw. gegen Zielunternehmen ausgenutzt wird, was erhebliche Risiken und Verluste mit sich bringt.
Unser Ansatz ist von akademischen Forschungen inspiriert, die hervorragende Ergebnisse zeigen. Mit Parcoor kann Ihre Branche von unseren industrietauglichen Verbesserungen dieser Forschungen profitieren.
Anwendungsfälle: Erkennung von Malwares und Angriffsvektoren.
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  • Nach Eingang Ihrer Anfrage werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen und eine Zeit für die Vorführung unserer Lösungen vereinbaren.

  • Während dieser Vorführung beantworten wir gerne alle Ihre Fragen.

  • Falls Sie überzeugt werden, gehen wir gerne präzis auf Ihre Wünsche ein.

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