Threat Stack presenta las capacidades de aprendizaje automático de la plataforma de seguridad en la nube Threat Stack

Threat Stack combina ahora recopilación de telemetría, reglas de seguridad, experiencia humana y capacidades de aprendizaje automático, lo que permite a los clientes detectar riesgos conocidos y desconocidos con contexto.

BOSTON, Massachusetts - Threat Stack, líder en seguridad y cumplimiento en la nube para infraestructuras y aplicaciones, ha anunciado hoy ThreatML™, su nuevo motor de aprendizaje automático que mejora la observabilidad de la seguridad para Threat Stack Cloud Security Platform®, Threat Stack Oversight℠ y Threat Stack Insight℠ con detección de anomalías. 

La plataforma de seguridad en la nube Threat Stack recopila, normaliza y analiza más de 60.000 millones de eventos al día procedentes de la infraestructura y las aplicaciones en la nube de los clientes. ThreatML aprovecha esta abundante telemetría para entrenar sus modelos de aprendizaje automático, que luego se utilizan para detectar comportamientos anómalos. Juntos, el motor de reglas y las funciones avanzadas de aprendizaje automático de Threat Stack permiten a los clientes detectar, priorizar y responder rápidamente a amenazas conocidas y desconocidas.

El enfoque de Threat Stack de la seguridad en la nube es único. Al combinar telemetría de pila completa, aprendizaje automático, reglas y experiencia humana, Threat Stack permite a los equipos de seguridad acelerar el tiempo medio de conocimiento (MTTK), centrarse en las amenazas de alta gravedad, ahorrar tiempo y reducir costes.

"Estamos encantados con la incorporación del aprendizaje automático a la plataforma de seguridad en la nube Threat Stack, Oversight e Insight", ha declarado Anthony Moisant, CIO de Glassdoor. "La combinación de plataforma y servicios de Threat Stack siempre nos ha proporcionado una telemetría de seguridad extremadamente detallada y recomendaciones procesables sobre mitigación de riesgos. Aplicar la detección de anomalías por encima de eso será un gran beneficio para nuestro equipo de seguridad a medida que seguimos evolucionando y haciendo crecer nuestra infraestructura en la nube."

"El aprendizaje automático suele promocionarse como una solución milagrosa para todos los problemas", afirma Brian Ahern, CEO de Threat Stack. "Con la introducción de ThreatML estamos combinando la mejor telemetría de seguridad del sector, el motor de reglas, la experiencia humana y, ahora, el aprendizaje automático para crear una solución de seguridad en la nube verdaderamente potente, capaz de detectar riesgos conocidos y desconocidos". Esto proporciona a nuestros clientes una mejor cobertura de la seguridad, descubrimientos contextuales sin precedentes y ventajas económicas al reducir el tiempo medio para conocer y responder a las amenazas."

Para obtener más información sobre ThreatML y cómo Threat Stack combina telemetría de infraestructura de nube, reglas, experiencia humana y aprendizaje automático para detectar riesgos conocidos y desconocidos en entornos de nube, visite: www.threatstack.com/threatml e inscríbase en el próximo seminario web titulado Introducing ThreatML by Threat Stack: Detección de anomalías basada en ML para acelerar la seguridad y el cumplimiento en la nube. Una versión beta de ThreatML estará disponible para los clientes de Threat Stack en 2020.

Acerca de F5

F5 es una empresa de seguridad y servicios de aplicaciones multi-nube comprometida con la creación de un mundo digital mejor. F5 se asocia con las organizaciones más grandes y avanzadas del mundo para proteger y optimizar cada aplicación y API en cualquier lugar: en las instalaciones, en la nube o en el perímetro. F5 permite a las organizaciones ofrecer experiencias digitales excepcionales y seguras a sus clientes y adelantarse continuamente a las amenazas. Para más información, visite f5.com. (NASDAQ: FFIV)

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