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Apprentissage automatique en cybersécurité
Apprentissage automatique en cybersécurité

Pour une plateforme de sécurité dynamique et puissante, les outils basés sur le machine learning (ML) peuvent être un élément essentiel. La technologie peut être utilisée dans diverses tâches, telles que la détection des logiciels malveillants et des anomalies du réseau, la catégorisation du comportement des utilisateurs, la priorisation des vulnérabilités et des menaces, ainsi que la prévision précise des attaques futures. De plus, leur utilisation peut contribuer à améliorer les risques liés aux modèles, à rationaliser la classification des menaces et même à prédire avec précision les attaques immédiates et potentielles. De plus, l'automatisation basée sur le ML soulage les employés en minimisant les efforts manuels. Donc ML a beaucoup…

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Défendez les attaques Storm-0558 grâce au machine learning
Brèves sur la cybersécurité B2B

Les systèmes de cybersécurité basés sur l’apprentissage automatique identifient les attaques en détectant les écarts par rapport à la normale. Selon les spécialistes de la sécurité d'Exeon, cela aurait pu empêcher l'attaque du groupe APT Storm-0558. Selon les spécialistes suisses de la sécurité d'Exeon, l'attaque du groupe de hackers chinois présumé Storm-0558 contre un grand nombre d'agences gouvernementales et d'autres organisations aurait pu être évitée. Les attaquants avaient volé une clé de signature à Microsoft. Ils ont ensuite pu l'utiliser pour émettre des jetons d'accès fonctionnels pour Outlook Web Access (OWA) et Outlook.com et pirater des e-mails et leurs pièces jointes. Une erreur dans le…

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Le ML aide à détecter les anomalies
Brèves sur la cybersécurité B2B

De nombreuses équipes de sécurité s'appuient encore sur des signatures statiques pour détecter les menaces. Ils s'appuient soit sur un système de détection d'intrusion (IDS) pour l'analyse du réseau, soit sur des détections comportementales statiques basées sur les journaux des terminaux. Mais avec de plus en plus de données, il devient difficile de suivre et de couvrir toutes les sources et tous les modèles d'attaque avec des règles individuelles. Pour surmonter ces défis, Exeon affirme que les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) aident à changer la perspective du développement de la détection. Quiconque utilise ML peut apprendre l'état normal de la communication, reconnaître les déviations et...

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Fonctionnalités de protection de l'IA
Fonctionnalités de protection de l'IA

Les fonctions d'IA telles que l'apprentissage automatique et les services gérés sécurisent les environnements distribués. F5 a introduit de nouvelles fonctionnalités de sécurité qui offrent une protection et un contrôle complets lors de la gestion des applications et des API sur site, dans le cloud et en périphérie. Le portefeuille de sécurité cloud de F5 permet la détection avancée des points de terminaison et des anomalies de l'API, la télémétrie et l'analyse du comportement grâce à l'apprentissage automatique avancé. Les clients F5 peuvent désormais améliorer leur posture de sécurité grâce à un moteur d'analyse en constante amélioration et à une application unifiée des politiques. Ces fonctionnalités permettent une communication sécurisée d'application à application via des API validées et surveillées. Cela réduit le temps dont disposent les équipes de sécurité pour corriger les fausses alarmes et accélère le déploiement...

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Détectez les exploits zero-day grâce au machine learning
Détectez les exploits zero-day grâce au machine learning

L'injection de code est une technique d'attaque que les attaquants utilisent souvent, par exemple dans les exploits zero-day, pour lancer du code arbitraire sur les machines des victimes via des applications vulnérables. Pourquoi les signatures ne suffisent pas pour les systèmes de prévention des intrusions - comment l'apprentissage automatique peut aider. Compte tenu de la popularité de l'injection de code pour les exploits, Palo Alto Networks a constaté que les signatures de correspondance de modèles sont souvent utilisées pour identifier les anomalies du trafic réseau. Cependant, les injections peuvent prendre de nombreuses formes, et une simple injection peut facilement contourner une solution basée sur la signature en ajoutant des chaînes étrangères...

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Industrie : l'apprentissage automatique prédit les temps d'arrêt

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection prédit les temps d'arrêt dans les environnements industriels. Cela permet d'identifier à un stade précoce les écarts dans les processus de production et de réduire les temps d'arrêt. La solution est équipée d'algorithmes d'apprentissage automatique qui analysent la télémétrie à partir de capteurs de machine. Il avertit des défaillances de la machine en déclenchant des alertes lorsque les paramètres du processus de fabrication (tags) se comportent de manière inattendue. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection fournit également une interface visuelle riche en fonctionnalités pour une analyse détaillée des anomalies, ainsi que des outils pour intégrer le produit aux systèmes existants afin d'envoyer des alertes aux tableaux de bord des utilisateurs.

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Qualité des données pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
Brèves sur la cybersécurité B2B

Étude IDC : Garantir la qualité des données et collecter et classer les données pertinentes ralentit les modèles commerciaux basés sur les données en Allemagne, y compris pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Des quantités de données en forte croissance dans les entreprises, une énorme puissance de calcul et de puissants outils d'analyse offrent aux entreprises et aux organisations de tous secteurs et de toutes tailles d'excellentes conditions-cadres pour l'utilisation réussie d'approches analytiques complètes issues de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Au moins en théorie, elles ont de très bonnes conditions préalables pour utiliser leurs données afin d'optimiser les processus internes et de développer de nouveaux modèles économiques afin de rester compétitives. Que la réalité dans ce pays...

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Chasse aux données pour un meilleur apprentissage automatique 
Machine Learning

L'intelligence artificielle ou apprentissage automatique a connu un énorme essor au cours des dix dernières années. De nombreuses industries investissent désormais massivement dans des solutions basées sur l'apprentissage automatique. La demande de spécialistes qualifiés a également explosé. Plusieurs universités à travers le monde proposent des diplômes axés sur la science des données ou l'intelligence artificielle, et ce contenu gagne également en importance dans les universités allemandes. Alors que les universités se concentrent principalement sur les concepts mathématiques et théoriques, les compétences et les connaissances nécessaires pour former des modèles d'apprentissage automatique sur des problèmes du monde réel…

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