seit einiger Zeit taucht im IT-Alltag regelmäßig KI und seine Teildisziplin Maschinelles Lernen auf. Der konkrete Mehrwert durch ML und wie er erreicht wird, bleibt dabei leider jedoch häufig unklar. Allerdings kann ML insbesondere für Network Detection and Response einen großen Mehrwert darstellen.
ExeonTrace sammelt, korreliert und analysiert Netzwerkprotokoll- und Logdaten sowie Datenpakete aus der
gesamten IT-Umgebung. Mit Hilfe von KI-Algorithmen können schlummernde und aktive Bedrohungen erkannt werden.
Was ML dabei wirklich macht und wie unsupervised Machine Learning funktioniert, das möchten wir Ihnen gerne in einem Webinar näherbringen.
In unserem Webinar haben wir daher die nachfolgenden Punkte in den Mittelpunkt gestellt:
Unterschiede zwischen Machine Learning und Signaturen/IoC
Funktionsweise von unsupervised Machine Learning
Zeit sparen im Alltag: Minderung von False Positive
Wir freuen uns über Ihre Anmeldung und stehen für konkrete Fragen zu diesem Thema gern auch in einem direkten Gespräch zur Verfügung.
Ihr
David Baum
Damit geht es: ExeonTrace
ExeonTrace nutzt leistungsstarke KI-Algorithmen, um Netzwerke ohne Hardware-Sensoren verlässlich gegen Cybersicherheitsbedrohungen zu schützen. ExeonTrace ermöglicht mittels einer Proxy-Analyse einen vollständigen Einblick in HTTPS.
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