著者
ジョン・ピンカムによる記事
クラウドネイティブ サイバーセキュリティの未来は、教師あり学習を備えた ThreatML によって実現します。 詳細検出は異常検出を超えて、DevSecOps チームが脅威、脆弱性、リスクを予測するのに役立ちます。 教師あり学習を備えた ThreatML は、ルールを分類してラベル付けし、推論エンジンに異常を検出する方法だけでなく、動作を予測する方法も「教え」ます。
クラウド セキュリティ向けの教師あり機械学習/ディープラーニングを備えた Threat Stack の新しい ThreatML を使用すると、DevSecOps チームのアラート疲れの原因となる誤検知/偽陰性検知を回避しながら、コンプライアンス監査のための高効率アラートと侵入検知を実現できます。
ML の次のステップである教師あり学習は、SecOps、DevOps、その他のセキュリティ チームに関連性が高く優先順位が付けられた脅威アラートを提供し、重要なことに集中できるようにします。