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

Threat Stack combina ahora la recopilación de telemetría, las reglas de seguridad, la experiencia humana y las capacidades de aprendizaje automático, lo que permite a los clientes detectar de forma contextual tanto los riesgos conocidos como los desconocidos

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

Threat Stack Cloud Security Platform recopila, normaliza y analiza más de 60.000 millones de eventos al día procedentes de la infraestructura y las aplicaciones en la nube de sus clientes. ThreatML aprovecha estos valiosos datos de telemetría para entrenar sus modelos de aprendizaje automático, que posteriormente se utilizan para detectar comportamientos anómalos. En conjunto, el motor de reglas y las funciones avanzadas de aprendizaje automático de Threat Stack permiten a los clientes detectar, priorizar y responder rápidamente tanto a amenazas conocidas como desconocidas.

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

«Estamos encantados con la incorporación del aprendizaje automático a Oversight e Insight, de la plataforma de seguridad en la nube de Threat Stack», afirmó Anthony Moisant, director de sistemas de información de Glassdoor. «La combinación de plataforma y servicios de Threat Stack siempre nos ha proporcionado datos telemétricos de seguridad sumamente detallados y recomendaciones prácticas para mitigar los riesgos. Aplicar además la detección de anomalías supondrá una enorme ventaja para nuestro equipo de seguridad a medida que seguimos desarrollando y ampliando nuestra infraestructura en la nube».

«A menudo se presenta el aprendizaje automático como una solución milagrosa para todos los problemas», afirmó Brian Ahern, CEO de Threat Stack. «Con la introducción de ThreatML, combinamos la mejor telemetría de seguridad del sector, un motor de reglas, la experiencia humana y, ahora, el aprendizaje automático para crear una solución de seguridad en la nube realmente potente, capaz de detectar riesgos conocidos y desconocidos. Esto ofrece a nuestros clientes una mayor cobertura de seguridad, hallazgos contextuales sin parangón y un ahorro de costes al reducir el tiempo medio necesario para identificar las amenazas y responder a ellas».

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

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