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Maschinelles Lernen: Die ideale Basis für Network Traffic Analytics (NTA)

Geschrieben von Eric Ogren, 451 Research am 25.04.2019 23:13:55

Stellen Sie sich vor, Ihnen stünde ein Sicherheits-Tool zur Seite, das so denkt, wie Sie es ihm beigebracht haben, und das genau dann und in der Weise handelt, wie Sie es mit ihm trainiert haben. Wenn Sie über ein solches Werkzeug verfügen könnten, müssten Sie Ihre eigenen Arbeitsgewohnheiten nicht mehr generischen Regeln aus fremder Hand anpassen, und Sie müssten auch nicht immer wieder darüber nachdenken, wie Sie jene Sicherheitslücken schließen, von denen Ihnen die Regeln gar nichts gesagt haben.

Maschinelles Lernen, der Grundstein der Network Traffic Analytics (NTA) – das ist Technik, die in Ihrem Namen agieren kann, um Ihnen bessere Einblicke in Ihre Infrastruktur zu verschaffen, um die Leistung Ihrer Bedrohungserkennung zu erhöhen und um es Ihnen zu erleichtern, wirklich kritische Bedrohungen gut zu überstehen. 

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Themen: maschinelles lernen, Threat Detection, Network Traffic Analytics, NTA


Maschinelles Lernen gegen Insider Threats

Geschrieben von Gérard Bauer am 14.12.2015 01:39:59

Sicherheitsansätze, die am Perimeter ansetzen, sind zwar nach wie vor notwendig, aber reichen heute bei weitem nicht mehr aus. Gérard Bauer, Vice President EMEA bei Vectra Networks, erklärt welche Möglichkeiten Unternehmen haben, das Netzwerk gegen gerichtete Attacken abzusichern.

Über Datenintegrität und -diebstahl wird heute zwar vielerorts diskutiert. Dennoch nehmen viele deutsche Unternehmen die Bedrohungen, die von Hackern und Co. ausgehen, nicht ernst. Das hat beispielsweise die Studie “Datenklau 2015” von Ernst and Young herausgefunden. Viele Angriffe seien, so die Erhebung, lediglich durch ein internes Kontrollsystem aufgeflogen, bei Routineprüfungen oder zufällig. Neue IT-Security-Ansätze und Herangehensweisen sind daher notwendig, um dieser Bedrohung Herr zu werden. Leistungsstarke und mitdenkende Lösungen zur Echtzeit-Erkennung laufender Cyberangriffe können Abhilfe schaffen – bei Angriffen von außen und den oftmals noch schwerwiegenderen Attacken von innen, den sogenannten Insider Threats.

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Themen: maschinelles lernen