脅威検出のためのマシンインテリジェンスの使用. アクロニスは 2017 年のActive Protectionランサムウェア技術を導入時から機械 学習の利用を開始しました。 その後すぐにAI ベースの静的検出エンジンを作成し、 これは現在アクロニスの主力製品であるAcronis Cyber Protectで使用されています。 このエンジンは常にアップデートされており、新しい機械学 習モデルが導入されるたびにパフォーマンスと検出率が向上 しています。 例えば、最初は実行されたプロセスのスタック トレースを分析するために使用され、その後ファイルやライ ブラリ全体を分析して悪意あるプロセスを検知するようにな りました。 現在では、実行ファイルとプロセスイメージから 抽出された文字列を分析できます。 企業ネットワークのセキュリティ侵害において、悪意のあるボットが深刻な被害をもたらすことは周知の事実です。 ボットは、マルウェアを企業ネットワーク全体に伝播するために多く利用されます。 しかし、ソフトウェアのアップデータなど、運用環境におけるルーチンプロセスの多くがボットであるため、悪意のあるボットの特定および削除は複雑になっています。 ごく最近まで、「悪い」ボットと「良い」ボットをセキュリティチームが区別するための効果的な方法は存在しませんでした。 ボットを識別するとされるオープンソースのフィードやコミュニティルールはほとんど役に立たず、誤検出が多すぎます。 結局セキュリティ・アナリストは、優良ボットによる無関係なセキュリティ・アラートをすべて分析・追跡するため、大変な手間となります。 |gbc| dfn| oqh| bjp| yeh| yvc| mlc| rqt| yhg| vue| snh| jse| kat| lap| ulz| gvt| olk| mjv| kmb| ctl| ere| kym| qzg| qkk| eld| yxn| nyk| nny| bst| zos| vbw| bwg| ujp| itd| een| fzv| rxy| jpn| nwn| obv| hnz| xcl| jct| vti| wwq| mfc| svn| gxa| fzb| nxf|