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Threat Stackは、テレメトリー収集、セキュリティルール、人間の専門知識、機械学習機能を統合し、既知および未知のリスクをコンテキストとともに検出できるようになりました。
マサチューセッツ州ボストン - インフラストラクチャとアプリケーションのためのクラウドセキュリティとコンプライアンスのリーダーであるThreat Stackは本日、Threat Stack Cloud Security Platform®、Threat Stack Oversight℠、Threat Stack Insight℠のセキュリティ観測可能性を異常検知で強化する新しい機械学習エンジン、ThreatML™を発表しました。
Threat Stack Cloud Security Platformは、顧客のクラウドインフラとアプリケーションから1日あたり600億以上のイベントを収集、正規化、分析します。 ThreatMLは、この豊富なテレメトリを活用して機械学習モデルを学習し、異常な行動を検出する。 Threat Stackのルールエンジンと高度な機械学習機能を組み合わせることで、顧客は既知および未知の脅威を迅速に検出し、優先順位を付け、対応することができます。
スレットスタックのクラウドセキュリティに対するアプローチはユニークだ。 フルスタックの遠隔測定、機械学習、ルール、人間の専門知識を組み合わせることで、Threat StackはセキュリティチームがMTTK（Mean-Time-to-Know）を加速し、重大性の高い脅威に集中し、時間を節約し、コストを削減できるようにします。
「私たちは、Threat Stack Cloud Security Platform、Oversight and Insightに機械学習が加わったことに興奮しています。 「Threat Stackのプラットフォームとサービスの組み合わせは、常に非常に詳細なセキュリティ遠隔測定と、リスク軽減に関する実用的な提案を提供してくれました。 その上で異常検知を適用することは、クラウドインフラを進化させ、成長させ続ける我々のセキュリティチームにとって大きなメリットになる」。
「機械学習はしばしば、あらゆる問題を解決する銀の弾丸のようなものとして宣伝されます」と、Threat StackのCEO、ブライアン・アハーンは言う。 「ThreatMLの導入により、私たちは業界最高のセキュリティ遠隔測定、ルールエンジン、人間の専門知識、そして今回の機械学習を組み合わせ、既知および未知のリスクを検知できる真に強力なクラウド・セキュリティ・ソリューションを構築します。 これにより、当社の顧客は、より優れたセキュリティ・カバレッジ、比類のないコンテキストに基づく調査結果、および脅威を把握し対応するまでの平均時間を短縮することによるコスト上のメリットを得ることができます」。
ThreatMLの詳細と、Threat Stackがクラウドインフラの遠隔測定、ルール、人間の専門知識、機械学習をどのように組み合わせ、クラウド環境における既知および未知のリスクをどのように検出しているかについては、www.threatstack.com/threatml： クラウドセキュリティとコンプライアンスを加速するMLベースの異常検知。 ThreatMLのベータ版は2020年にThreat Stackの顧客向けに提供される予定だ。
Threat Stack は現在、 F5 Distributed Cloud App Infrastructure Protection (AIP) です。 今すぐチームで Distributed Cloud AIP を使い始めましょう。
F5 は、より優れたデジタル世界の実現に取り組んでいるマルチクラウド アプリケーション サービスおよびセキュリティ企業です。F5 は、世界最大かつ最先端の組織と提携して、オンプレミス、クラウド、エッジなど、あらゆる場所のあらゆるアプリケーションと API を保護および最適化します。 F5 は、組織が顧客に優れた安全なデジタル エクスペリエンスを提供し、脅威に対して常に先手を打つことを可能にします。 詳細については、 f5.comをご覧ください。 (ナスダック: FFIV)
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