Para Confiar Totalmente em Nossos Confiados

  • Para evitar o vazamento de segredos comerciais
  • Para manter os hackers afastados
  • Para minimizar a perda de produtividade
  • Para detectar desvios e roubos
  • Para defender os funcionários de assédios
  • Para evitar que talentos e clientes sejam roubados,

COLABORADORES – NOSSO MAIOR PATRIMÔNIO MAS NOSSO MAIOR RISCO

Fabricante: World Health Energy Holdings, Inc


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OTOGRAPH – A MELHOR "MÁQUINA DE CONFIANÇA" DO MUNDO

OTOGRAPH é uma “máquina de confiança”, a melhor do gênero no mundo. Ele permite que os líderes empresariais verifiquem se as pessoas em quem mais confiam merecem ser confiáveis. OTOGRAPH é baseado na tecnologia de IA de contraterrorismo que é comumente usada por agências ocidentais de inteligência e aplicação da lei. Ao processar e utilizar uma enorme quantidade de dados comportamentais online, essas agências são capazes de fazer avaliações preventivas precisas em tempo real e frustrar planos terroristas, antes mesmo de terem a chance de serem realizados e com menos intrusão e perturbação na rotina diária da população inocente. Da mesma forma, a OTOGRAPH proporciona mais confiança e tranquilidade aos líderes empresariais, permitindo identificar funcionários reais desonestos enquanto confia em todos os outros. 

COMO FUNCIONA?

OTOGRAPH é um software exclusivo de aprendizado de máquina Business Behavioral Analysis (BBA). Os dados digitais comportamentais são extraídos de todos os dispositivos endpoint que estão conectados à rede da empresa – seja fisicamente, sem fio ou remotamente. Os dados são processados ​​e analisados ​​para aprender e revelar o padrão comportamental digital único da organização como um todo e de cada indivíduo. Uma vez caracterizado, o OTOGRAPH define linhas de base de padrões normais para cada um e procura constantemente por anomalias – desvios desses padrões. As anomalias são detectadas automática e instantaneamente, categorizadas por tipo e alertas push são enviados para o painel do líder de negócios. A OTOGRAPH está constantemente aprendendo e calibrando os padrões normais e seus limites, para minimizar o número de alarmes falsos.

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