ML ayuda a detectar anomalías
Muchos equipos de seguridad aún confían en firmas estáticas para detectar amenazas. Se basan en un sistema de detección de intrusos (IDS) para el análisis de la red o en detecciones de comportamiento estático basadas en registros de puntos finales. Pero con más y más datos, se vuelve difícil realizar un seguimiento y cubrir todas las fuentes y patrones de ataque con reglas individuales. Para superar estos desafíos, Exeon dice que los algoritmos de aprendizaje automático (ML) ayudan a cambiar la perspectiva del desarrollo de la detección. Cualquiera que use ML puede aprender el estado normal de comunicación, reconocer desviaciones y...
