Aprendizaje supervisado: Protección de la infraestructura de aplicaciones con alertas de alta eficacia
Threat Stack ahora es F5 Distributed Cloud App Infrastructure Protection (AIP). Comience a utilizar Distributed Cloud AIP con su equipo hoy mismo .
El aprendizaje supervisado es un enfoque de aprendizaje automático que se utiliza para la clasificación y la predicción en conjuntos de datos y puede suponer un gran impulso en el mundo de la seguridad en la nube. A medida que los equipos de seguridad continúan lidiando con un enfoque basado en la nube para los desafíos comerciales y de trabajo remoto, surge un reconocimiento cada vez mayor: Utilizando únicamente aprendizaje no supervisado para proteger la infraestructura nativa de la nube. A medida que los parámetros de vulnerabilidad, amenazas y ataques se vuelven cada vez más sofisticados, también debe hacerlo la detección de intrusiones.
Ingrese al aprendizaje supervisado
Según Chris Ford, RVP de Ingeniería en Threat Stack, una empresa de F5, es necesario hacer más que simplemente capturar y señalar comportamientos atípicos. El aprendizaje supervisado genera predicciones sobre el comportamiento y proporciona las alertas más relevantes al equipo de seguridad.
Simplemente tener detección de anomalías no es suficiente. El aprendizaje supervisado puede sacar a la luz “lo malo de lo normal” o, en otras palabras, brindar las alertas más relevantes y priorizadas a SecOps, DevOps y otros equipos de seguridad en la nube, lo que les permite concentrarse en lo que es vital. El aprendizaje supervisado es un motor de priorización que brinda al equipo de seguridad la confianza de que está abordando solo las amenazas más urgentes para el negocio.
Seminario web a pedido sobre aprendizaje supervisado en seguridad en la nube
El aprendizaje automático supervisado o aprendizaje profundo es tan nuevo en la industria de la seguridad en la nube que apenas está comenzando a comprenderse y debatirse. Chris Ford presentó recientemente un seminario web detallado sobre cómo las organizaciones pueden acceder a los beneficios del aprendizaje supervisado para automatizar y reducir el trabajo humano en la seguridad de la nube, a través del ajuste, la capacitación, la clasificación y la revisión de las alertas que llegan a través de la automatización.
En el seminario web, Ford describe cómo la combinación de técnicas de detección permite reducir el trabajo humano en la seguridad de la nube, sin pasar por alto comportamientos que son sumamente importantes. Ya está disponible para ver: Aprendizaje automático bien hecho: Infraestructura de aplicaciones segura con alertas de alta eficacia
Por qué el aprendizaje supervisado es vital en la seguridad de la nube
La seguridad en la nube moderna no debe limitarse a eliminar falsos positivos, sino ir un paso más allá para detectar y aprender de los falsos negativos. No se trata sólo de reducir las alertas o de disminuir el “ruido de las alertas”. Y no se trata sólo de detectar anomalías. Al utilizar el aprendizaje supervisado en nuestro SaaS ThreatML, Threat Stack ofrece alertas de alta eficacia que solo muestran el comportamiento más importante para su organización, con el contexto necesario para tomar la acción correcta de inmediato.
En otras palabras, las organizaciones que buscan mantenerse al día con los ataques dinámicos a sus entornos necesitan modelos de detección que aprendan y se adapten a estas necesidades, exactamente lo que Threat Stack ofrece a través de ThreatML.
En definitiva, el aprendizaje supervisado en seguridad nativa de la nube conduce a una detección de alta eficacia a través de la predicción de vulnerabilidades y amenazas, logrando un equilibrio entre la carga operativa y la reducción del trabajo, pero con una detección de amenazas integral.
Para obtener más información sobre cómo la aplicação única de aprendizaje automático supervisado de Threat Stack puede ayudar a su organización, contáctenos hoy.
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