Threat Stack stellt Funktionen für maschinelles Lernen in der Threat Stack Cloud Security Platform vor

Threat Stack kombiniert jetzt die Erfassung von Telemetriedaten, Sicherheitsregeln, menschliches Fachwissen und Funktionen für maschinelles Lernen. So können Kunden sowohl bekannte als auch unbekannte Risiken im jeweiligen Kontext erkennen.

BOSTON, Massachusetts — Threat Stack, der führende Anbieter von Cloud-Sicherheit und Compliance für Infrastrukturen und Anwendungen, gab heute ThreatML™ bekannt, seine neue Machine-Learning-Engine, die die Sicherheitsbeobachtbarkeit der Threat Stack Cloud Security Platform®, von Threat Stack Oversight℠ und Threat Stack Insight℠ durch Anomalieerkennung verbessert.

Die Threat Stack Cloud Security Platform erfasst, normalisiert und analysiert täglich mehr als 60 Milliarden Ereignisse aus den Cloud-Infrastrukturen und Anwendungen der Kunden. ThreatML nutzt diese umfangreichen Telemetriedaten, um seine Machine-Learning-Modelle zu trainieren, die anschließend zur Erkennung ungewöhnlichen Verhaltens eingesetzt werden. Die Regel-Engine von Threat Stack und die fortschrittlichen Machine-Learning-Funktionen ermöglichen es Kunden gemeinsam, sowohl bekannte als auch unbekannte Bedrohungen schnell zu erkennen, zu priorisieren und darauf zu reagieren.

Der Ansatz von Threat Stack für Cloud-Sicherheit ist einzigartig. Durch die Kombination von Full-Stack-Telemetrie, maschinellem Lernen, Regeln und menschlicher Expertise ermöglicht Threat Stack Sicherheitsteams, die mittlere Erkennungszeit (Mean Time to Know, MTTK) zu verkürzen, sich auf besonders schwerwiegende Bedrohungen zu konzentrieren, Zeit zu sparen und Kosten zu senken.

„Wir freuen uns sehr über die Erweiterung der Threat Stack Cloud Security Platform sowie von Oversight und Insight um maschinelles Lernen“, sagte Anthony Moisant, CIO bei Glassdoor. „Die Kombination aus Plattform und Services von Threat Stack hat uns schon immer äußerst detaillierte Sicherheitstelemetriedaten und konkrete Empfehlungen zur Risikominderung geliefert. Die zusätzliche Anwendung von Anomalieerkennung wird für unser Sicherheitsteam von großem Nutzen sein, während wir unsere Cloud-Infrastruktur kontinuierlich weiterentwickeln und ausbauen.“

„Maschinelles Lernen wird oft als Allheilmittel für sämtliche Probleme angepriesen“, sagte Brian Ahern, CEO von Threat Stack. „Mit der Einführung von ThreatML kombinieren wir die branchenweit beste Sicherheitstelemetrie, Regel-Engine und menschliche Expertise nun auch mit maschinellem Lernen. So schaffen wir eine äußerst leistungsstarke Cloud-Sicherheitslösung, die bekannte und unbekannte Risiken erkennen kann. Dadurch profitieren unsere Kunden von einer besseren Sicherheitsabdeckung, beispiellosen kontextbezogenen Erkenntnissen und Kostenvorteilen, da sich die durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen verkürzt.“

Weitere Informationen zu ThreatML und dazu, wie Threat Stack Telemetriedaten aus der Cloud-Infrastruktur, Regeln, menschliches Fachwissen und maschinelles Lernen kombiniert, um sowohl bekannte als auch unbekannte Risiken in Cloud-Umgebungen zu erkennen, finden Sie unter: www.threatstack.com/threatml. Melden Sie sich außerdem für das bevorstehende Webinar mit dem Titel Introducing ThreatML by Threat Stack: ML-based Anomaly Detection to Accelerate Cloud Security and Compliance an. Eine Betaversion von ThreatML wird 2020 für Kunden von Threat Stack verfügbar sein.

Threat Stack heißt jetzt F5 Distributed Cloud App Infrastructure Protection (AIP). Beginnen Sie mit Ihrem Team noch heute mit der Nutzung von Distributed Cloud AIP.

Über F5

F5 ist ein Unternehmen für Multi-Cloud-Anwendungsdienste und Sicherheit, das sich dafür einsetzt, eine bessere digitale Welt zu schaffen. F5 arbeitet mit den weltweit größten und fortschrittlichsten Organisationen zusammen, um jede App und API überall abzusichern und zu optimieren – lokal, in der Cloud oder am Edge. F5 ermöglicht es Organisationen, ihren Kunden außergewöhnliche, sichere digitale Erlebnisse zu bieten und Bedrohungen stets einen Schritt voraus zu sein. Weitere Informationen finden Sie unter f5.com. (NASDAQ: FFIV)

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