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

Threat Stack kombiniert nun die Sammlung von Telemetriedaten, Sicherheitsregeln, menschliches Fachwissen und maschinelle Lernfunktionen und ermöglicht es Kunden, bekannte und unbekannte Risiken mit Kontext zu erkennen.

BOSTON, Massachusetts - Threat Stack, der führende Anbieter von Cloud-Sicherheit und Compliance für Infrastrukturen und Anwendungen, kündigte heute ThreatML™ an, seine neue Machine-Learning-Engine, die die Sicherheitsbeobachtung für die Threat Stack Cloud Security Platform®, Threat Stack Oversight℠ und Threat Stack Insight℠ mit Anomalieerkennung verbessert. 

Die Threat Stack Cloud Security Platform sammelt, normalisiert und analysiert täglich über 60 Milliarden Ereignisse aus der Cloud-Infrastruktur und den Anwendungen der Kunden. ThreatML nutzt diese umfangreichen Telemetriedaten, um seine maschinellen Lernmodelle zu trainieren, die dann zur Erkennung von anormalem Verhalten eingesetzt werden. Die Regel-Engine von Threat Stack und die fortschrittlichen maschinellen Lernfunktionen ermöglichen es Kunden, bekannte und unbekannte Bedrohungen schnell zu erkennen, zu priorisieren und darauf zu reagieren.

Der Ansatz von Threat Stack für die Cloud-Sicherheit ist einzigartig. Durch die Kombination von Full-Stack-Telemetrie, maschinellem Lernen, Regeln und menschlichem Fachwissen versetzt Threat Stack Sicherheitsteams in die Lage, die Mean-Time-To-Know (MTTK) zu beschleunigen, sich auf Bedrohungen mit hohem Schweregrad zu konzentrieren, Zeit zu sparen und Kosten zu senken.

"Wir freuen uns sehr über die Ergänzung der Threat Stack Cloud Security Platform, Oversight und Insight durch maschinelles Lernen", sagt Anthony Moisant, CIO von Glassdoor. "Die Kombination aus Plattform und Diensten von Threat Stack hat uns immer extrem detaillierte Sicherheitstelemetrie und umsetzbare Empfehlungen zur Risikominderung geliefert. Die zusätzliche Anwendung von Anomalieerkennung wird für unser Sicherheitsteam von großem Nutzen sein, da wir unsere Cloud-Infrastruktur weiterentwickeln und ausbauen werden."

"Maschinelles Lernen wird oft als Patentrezept für alle Probleme angepriesen", sagt Brian Ahern, CEO von Threat Stack. "Mit der Einführung von ThreatML kombinieren wir die branchenweit besten Sicherheitstelemetrien, die Regel-Engine, das menschliche Fachwissen und jetzt auch das maschinelle Lernen, um eine wirklich leistungsstarke Cloud-Sicherheitslösung zu schaffen, die bekannte und unbekannte Risiken erkennen kann. Dies bietet unseren Kunden eine bessere Sicherheitsabdeckung, unvergleichliche kontextbezogene Erkenntnisse und Kostenvorteile durch die Verkürzung der mittleren Zeit, um Bedrohungen zu erkennen und auf sie zu reagieren."

Wenn Sie mehr über ThreatML erfahren möchten und darüber, wie Threat Stack Telemetrie der Cloud-Infrastruktur, Regeln, menschliches Fachwissen und maschinelles Lernen kombiniert, um sowohl bekannte als auch unbekannte Risiken in Cloud-Umgebungen zu erkennen, besuchen Sie www.threatstack.com/threatml und registrieren Sie sich für das bevorstehende Webinar mit dem Titel Introducing ThreatML by Threat Stack: ML-basierte Anomalie-Erkennung zur Beschleunigung von Cloud-Sicherheit und Compliance. Eine Beta-Version von ThreatML wird 2020 für Threat Stack-Kunden verfügbar sein.

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

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