動的で強力なセキュリティ プラットフォームには、機械学習 (ML) ベースのツールが不可欠な要素となる可能性があります。このテクノロジーは、マルウェアやネットワーク異常の検出、ユーザー行動の分類、脆弱性や脅威の優先順位付け、将来の攻撃の正確な予測など、さまざまなタスクに使用できます。さらに、それらを使用すると、モデルのリスクを改善し、脅威の分類を合理化し、差し迫った攻撃や潜在的な攻撃を正確に予測することもできます。さらに、ML ベースの自動化により、手作業が最小限に抑えられるため、従業員の負担が軽減されます。 ML にはたくさんの機能があります…
機械学習に基づくサイバーセキュリティ システムは、正常性からの逸脱を検出することで攻撃を識別します。 Exeon のセキュリティ専門家によると、これにより APT グループ Storm-0558 による攻撃を防ぐことができた可能性があります。 エクシオン社のスイスのセキュリティ専門家らによると、中国のハッカー集団「Storm-0558」による多数の政府機関やその他の組織への攻撃は防げた可能性があるという。 攻撃者は Microsoft から署名キーを盗んでいました。 その後、これを利用して Outlook Web Access (OWA) と Outlook.com の有効なアクセス トークンを発行し、電子メールとその添付ファイルをハッキングすることができました。 エラーが発生しました…
多くのセキュリティ チームは依然として静的シグネチャを利用して脅威を検出しています。 これらは、ネットワーク分析のために侵入検知システム (IDS) を利用するか、エンドポイント ログに基づく静的な動作検知を利用します。 しかし、データが増えるにつれて、すべてのソースと攻撃パターンを追跡し、個別のルールでカバーすることが困難になります。 これらの課題を克服するには、機械学習 (ML) アルゴリズムが検出開発の視点を変えるのに役立つと Exeon 氏は言います。 ML を使用する人は誰でも、コミュニケーションの通常の状態を学習し、逸脱を認識し、...
機械学習やマネージド サービスなどの AI 機能は、分散環境を保護します。 F5 は、オンプレミス、クラウド、およびエッジのアプリと API を管理する際に包括的な保護と制御を提供する新しいセキュリティ機能を導入しました。 F5 のクラウド セキュリティ ポートフォリオは、高度な機械学習を通じて、高度な API エンドポイントと異常検出、テレメトリ、行動分析を可能にします。 F5 のお客様は、進化し続ける分析エンジンと統一されたポリシー適用により、セキュリティ体制を改善できるようになりました。 これらの機能により、検証および監視された API を介した安全なアプリ間通信が可能になります。 これにより、セキュリティ チームが誤ったアラームを修正する時間が短縮され、展開が加速されます...
コード インジェクションは、脆弱なアプリケーションを介して被害者のマシン上で任意のコードを起動するために、攻撃者がゼロデイ エクスプロイトなどでよく使用する攻撃手法です。 署名が侵入防止システムに十分でない理由 - 機械学習がどのように役立つか。 エクスプロイトのためのコード インジェクションが広く行われていることから、Palo Alto Networks は、ネットワーク トラフィックの異常を特定するためにパターン マッチング シグネチャがよく使用されることを発見しました。 ただし、インジェクションにはさまざまな形式があり、単純なインジェクションでは、外部文字列を追加することで署名ベースのソリューションを簡単に回避できます...
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection は、産業環境でのダウンタイムを予測します。 これにより、生産プロセスの逸脱を早期に特定し、ダウンタイムを削減できます。 このソリューションには、マシン センサーからのテレメトリを分析する機械学習アルゴリズムが搭載されています。 製造プロセスのパラメーター (タグ) が予期しない動作をしたときにアラートをトリガーすることで、機械の故障を警告します。 Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection は、詳細な異常分析のための機能豊富なビジュアル インターフェイスと、製品を既存のシステムと統合してユーザーのダッシュボードにアラートを送信するためのツールも提供します。
IDC の調査: データ品質の確保と関連データの収集と分類により、ドイツでは機械学習や人工知能などのデータ駆動型ビジネス モデルが減速しています。 企業内の膨大な量のデータ、膨大な計算能力、強力な分析ツールにより、あらゆる業界や規模の企業や組織が、機械学習や人工知能による包括的な分析アプローチをうまく利用するための優れたフレームワーク条件を提供しています。 少なくとも理論的には、データを使用して内部プロセスを最適化し、競争力を維持するために新しいビジネス モデルを開発するための非常に優れた前提条件があります。 それがこの国の現実…
人工知能または機械学習は、過去 XNUMX 年間で飛躍的な進歩を遂げました。 現在、多くの業界が機械学習ベースのソリューションに多額の投資を行っています。 資格のあるスペシャリストの需要も急増しています。 世界中のいくつかの大学がデータ サイエンスや人工知能に焦点を当てた学位を提供しており、この内容はドイツの大学でも重要性を増しています。 大学は主に数学的および理論的概念に焦点を当てていますが、現実世界の問題について機械学習モデルをトレーニングするために必要なスキルと知識は…
