スカイハイAI、AIを強化したSSEプラットフォームでセキュリティ業務を変革
Skyhigh Security SSEプラットフォームではAIとMLを活用し、効率を高め、複雑さを軽減し、リスクを低減することで、組織のセキュリティを強化しています。
効率を高める
SOC管理者のワークフローを活用した機械学習ベースの誤検出による効率化
- AI/MLを活用してインシデント管理におけるユーザー行動を学習する
- フォールス・ポジティブとフォーカス・ビューの分離による統合インシデント管理
- MLで特定された偽陽性のパターンに基づいて、ポリシーの修正を提案する。
複雑さを減らす
- 複雑なRegExに伴うヒューマンエラーを回避
- 新規または変更された機密データ型の正規表現を簡単に生成
- 即座のRegExマッチャーで事前に作成された分類器を強化する
- 文脈を意識した会話として、インクリメンタル・アップデートで複雑な表現を構築する
- AIに正規表現の説明と検証を依頼する
独自のニーズに適応する高度な機械学習アルゴリズムを使用して、機密情報の分類を自動化します。キーワードに基づくデータの識別と分類を容易にします。事前にトレーニングされた機械学習モデルにより、DLPの専門知識を必要とせず、比類のない精度と拡張性で機密コンテンツを自動的に識別・分類します。
より低いリスク
SkyhighのMLベースのUser and Entity Behavior Analytics (UEBA)は、機械学習による異常なユーザー行動の検知と対応により、インサイダーリスクを最小限に抑えてセキュリティを向上させます。インテリジェントな異常検知により、Skyhigh UEBAは脅威の可視性を高め、誤検知を減らし、迅速で正確な対応を実現します。
スカイハイのMLベースの脅威対策で、防御を次のレベルに引き上げましょう。機械学習のパワーを活用し、マルウェア検知を強化し、脅威対応を自動化します。SkyhighのMLアルゴリズムはプロアクティブな脅威防御を提供し、新たな脅威をリアルタイムでブロックします。暗号化されたトラフィックであっても、膨大なデータセットの分析を自動化しながら、異常や内部脅威を検知します。
リソース
関連資産
-
続きを読むスカイハイSSEを使用したNIST AIフレームワークへの4つのステップ
-
続きを読む2024年以降のサイバーセキュリティに関する8つの予測
-
続きを読む金庫の保護：SSEプラットフォームが金融機関のデータ保護を強化する方法
-
続きを読む新時代の幕開け：バイデン大統領、AIとクラウドセキュリティへの影響に関する大統領令を発表
-
続きを読む医療機関のクラウドサービス導入が遅れている理由
-
続きを読むデータのジレンマ：クラウド導入とリスクレポート-ヘルスケア編
-
続きを読むSECサイバーセキュリティ情報開示のコンプライアンス強化Skyhigh Security
-
続きを読むSkyhigh Security「多面的アプローチ」による公共部門におけるマイクロソフト製品の強化
