Sicurezza AI

Comprendere la sicurezza dell'IA: definizione e spiegazione

A livello base, le soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale sono programmate per identificare i comportamenti "sicuri" rispetto a quelli "dannosi" confrontando i comportamenti degli utenti in un ambiente con quelli in un ambiente simile. Questo processo è spesso definito "apprendimento non supervisionato", in cui il sistema crea modelli senza la supervisione umana. Per alcune piattaforme di sicurezza informatica basate sull'intelligenza artificiale, come Vectra, il "deep learning" è un'altra applicazione chiave per identificare i comportamenti dannosi. Ispirato alla struttura biologica e alla funzione dei neuroni nel cervello, il deep learning si basa su grandi reti interconnesse di neuroni artificiali. Questi neuroni sono organizzati in livelli, con singoli neuroni collegati tra loro da una serie di pesi che si adattano in risposta ai nuovi input in arrivo.

I sofisticati strumenti di sicurezza informatica basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di elaborare e analizzare grandi quantità di dati, consentendo loro di sviluppare modelli di attività che indicano potenziali comportamenti dannosi. In questo senso, l'intelligenza artificiale emula la capacità di rilevamento delle minacce dei suoi omologhi umani. Nella sicurezza informatica, l'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per l'automazione, la classificazione, l'aggregazione degli avvisi, lo smistamento degli avvisi, l'automazione delle risposte e altro ancora. L'intelligenza artificiale viene spesso utilizzata per potenziare il primo livello di lavoro degli analisti.

Applicazioni comuni dell'IA nella sicurezza informatica

Le soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale hanno una vasta gamma di applicazioni nel campo della sicurezza informatica. Ecco alcuni degli usi più comuni:

1. Rilevamento e previsione delle minacce: l'IA è in grado di analizzare grandi set di dati per identificare modelli di attività indicativi di potenziali comportamenti dannosi. Imparando dai comportamenti rilevati in precedenza, i sistemi di sicurezza informatica basati sull'IA sono in grado di prevedere e rilevare autonomamente le minacce emergenti.
2. Contestualizzazione del comportamento e conclusioni: l'IA è in grado di contestualizzare e trarre conclusioni da informazioni incomplete o nuove, aiutando a identificare e comprendere gli eventi relativi alla sicurezza informatica.
3. Sviluppo di strategie di rimedio: gli strumenti di IA possono suggerire strategie di rimedio praticabili per mitigare le minacce o affrontare le vulnerabilità di sicurezza sulla base della loro analisi dei comportamenti rilevati.
4. Automazione e potenziamento: l'IA è in grado di automatizzare diverse attività di sicurezza informatica, tra cui l'aggregazione, l'ordinamento e la risposta agli avvisi. Integra il lavoro degli analisti umani, consentendo loro di concentrarsi su sfide più complesse.

Vantaggi dell'utilizzo delle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale nella sicurezza

L'adozione di soluzioni di sicurezza informatica basate sull'intelligenza artificiale offre numerosi vantaggi alle organizzazioni e ai loro team IT e di sicurezza:

1. Elaborazione dati potenziata: le capacità dell'IA consentono l'elaborazione di grandi volumi di dati ad alta velocità, fornendo alle organizzazioni informazioni complete sulle potenziali minacce.
2. Potenziamento per team con risorse limitate: l'intelligenza artificiale colma il divario di risorse per i team di sicurezza informatica più piccoli o con meno risorse, automatizzando le attività di routine e fornendo protezione continua.
3. Protezione costante e a lungo termine: i sistemi di IA forniscono una protezione costante e continua, riducendo il rischio di errore umano e offrendo una difesa a lungo termine contro minacce in continua evoluzione.

Valutazione di un fornitore di sicurezza informatica basata sull'intelligenza artificiale per la tua rete

La scelta del fornitore di sicurezza AI giusto è fondamentale per garantire l'efficacia e la compatibilità della soluzione con la propria rete. Ecco alcune domande chiave da considerare nella valutazione dei fornitori di sicurezza informatica AI:

1. Machine Learning : quali tipi di algoritmi di apprendimento automatico utilizza il prodotto del fornitore? Con quale frequenza vengono aggiornati questi algoritmi e ne vengono rilasciati di nuovi?
2. Prestazioni dell'algoritmo: con quale rapidità gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di rilevare le minacce in un nuovo ambiente? Richiedono un periodo di apprendimento e, in tal caso, quanto tempo occorre?
3. Priorità e integrazione: in che modo il prodotto assegna priorità agli host critici e ad alto rischio che richiedono un intervento immediato? Si integra perfettamente con i flussi di lavoro esistenti relativi a rilevamento, allerta e risposta agli incidenti?
4. Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza: il prodotto si integra con firewall, endpoint o sistemi di controllo dell'accesso alla rete (NAC) per bloccare o contenere gli attacchi rilevati? Quanto è efficace l'integrazione con queste piattaforme?
5. Riduzione del carico di lavoro ed efficienza: qual è la riduzione del carico di lavoro prevista per gli analisti della sicurezza che utilizzano il prodotto? Qual è il miglioramento dell'efficienza che ci si può aspettare?
6. Test nel mondo reale: il prodotto supporta l'esecuzione di esercitazioni red team per dimostrare il valore degli algoritmi di apprendimento automatico in scenari reali? Il fornitore è disposto a coprire i costi se il prodotto non riesce a rilevare alcuna minaccia?
7. Valutazione del prodotto: raccomandano di fornire accesso remoto agli analisti umani durante la valutazione? Quali sono le ragioni alla base di questa raccomandazione?

Come l'intelligenza artificiale può migliorare la tua sicurezza informatica

Combinazione di intelligenza umana con tecniche di scienza dei dati e apprendimento automatico. Vectra AI al rilevamento delle minacce unisce le competenze umane a un'ampia gamma di tecniche di scienza dei dati e apprendimento automatico avanzato. Questo modello offre un ciclo continuo di informazioni sulle minacce basato su ricerche all'avanguardia, modelli di apprendimento globali e locali, deep learning e reti neurali.

1. Acquisizione dei dati

I sensori estraggono i metadati rilevanti relativi al traffico o ai log dal cloud, dal SaaS, dal data center e dagli ambienti aziendali.

Un'architettura software straordinariamente efficiente sviluppata sin dal primo giorno, insieme a motori di elaborazione personalizzati, consente l'acquisizione e l'elaborazione dei dati su una scala senza precedenti.

2. Normalizzazione dei dati

I flussi di traffico vengono deduplicati e un motore di flusso personalizzato estrae i metadati per rilevare i comportamenti degli aggressori. Vengono registrate le caratteristiche di ogni flusso, inclusi flusso e riflusso, tempistica, direzione del traffico e dimensione dei pacchetti. Ogni flusso viene quindi attribuito a un host anziché essere identificato da un indirizzo IP.

3. Arricchimento dei dati

I nostri data scientist e ricercatori di sicurezza sviluppano e ottimizzano continuamente decine di modelli comportamentali di autoapprendimento che arricchiscono i metadati con informazioni di sicurezza derivate dall'apprendimento automatico. Questi modelli rafforzano i dati di rete con attributi di sicurezza chiave, tra cui modelli di sicurezza (ad esempio beacon), modelli normali (ad esempio apprendimenti), precursori (ad esempio segnali deboli), comportamenti degli aggressori, punteggi degli account, punteggi degli host e campagne di attacco correlate.

4. Rilevamento e risposta

I punteggi AI dei modelli di comportamento degli aggressori personalizzati rilevano automaticamente le minacce in tempo reale, prima che possano causare danni. Le minacce rilevate vengono quindi automaticamente classificate, ordinate in base al livello di rischio e correlate ai dispositivi host compromessi.

L'automazione di livello 1 condensa settimane o mesi di lavoro in pochi minuti e riduce il carico di lavoro degli analisti della sicurezza di 37 volte.

Gli attributi derivati dall'apprendimento automatico, come l'identità dell'host e il beaconing, forniscono un contesto fondamentale che rivela la portata e l'ambito più ampio di un attacco. Il banco di lavoro investigativo personalizzato è ottimizzato per i metadati arricchiti di sicurezza e consente ricerche su larga scala in meno di un secondo.

L'intelligenza artificiale mette a tua disposizione le informazioni più rilevanti, integrando i rilevamenti con un contesto fruibile per eliminare la ricerca incessante delle minacce.

La scienza dei dati alla base di una soluzione di sicurezza informatica basata sull'intelligenza artificiale

Utilizzando algoritmi di rilevamento comportamentale per analizzare i metadati dei pacchetti catturati, la nostra IA per la sicurezza informatica rileva in tempo reale gli attacchi nascosti e sconosciuti, indipendentemente dal fatto che il traffico sia crittografato o meno. La nostra IA analizza solo i metadati catturati dai pacchetti, anziché eseguire un'ispezione approfondita dei pacchetti, per proteggere la privacy degli utenti senza curiosare nei payload sensibili.

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Apprendimento globale: individua le caratteristiche nascoste che tutte le minacce hanno in comune.

L'apprendimento globale identifica le caratteristiche fondamentali che accomunano le minacce in tutte le organizzazioni aziendali.

L'apprendimento globale inizia con i Vectra AI Labs, un gruppo di esperti di sicurezza informatica e ricercatori sulle minacce che analizzano continuamente malware, strumenti di attacco, tecniche e procedure per identificare le tendenze nuove e mutevoli nel panorama delle minacce.

Il loro lavoro fornisce informazioni ai modelli di scienza dei dati utilizzati dal nostro Attack Signal Intelligence, compreso l'apprendimento automatico supervisionato.

Viene utilizzato per analizzare volumi molto elevati di traffico di attacchi e distillarlo fino a individuarne le caratteristiche chiave che rendono unico il traffico dannoso.

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Apprendimento locale: rivela modelli di attacco specifici della rete.

L'apprendimento locale identifica ciò che è normale e anormale nella rete di un'azienda per rivelare i modelli di attacco.

Le tecniche chiave utilizzate sono l'apprendimento automatico non supervisionato e il rilevamento delle anomalie. Vectra AI modelli di apprendimento automatico non supervisionato per acquisire informazioni su un ambiente cliente specifico, senza la supervisione diretta di un data scientist.

Anziché concentrarsi sulla ricerca e la segnalazione delle anomalie, Vectra AI gli indicatori delle fasi importanti di un attacco o delle tecniche di attacco, compresi i segnali che indicano che un aggressore sta esplorando la rete, valutando gli host da attaccare e utilizzando credenziali rubate.

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Intelligenza integrata: correlare, valutare, dare priorità

Vectra AI migliaia di eventi e caratteristiche di rete in un unico rilevamento.

Utilizzando tecniche quali la correlazione degli eventi e il punteggio host, la nostra IA svolge le seguenti operazioni:

• Correlazione di tutti gli eventi di rilevamento con host specifici che mostrano segni di comportamenti minacciosi.
• Assegna automaticamente un punteggio a ogni rilevamento e host in termini di gravità e certezza della minaccia utilizzando il Vectra AI Certainty Index™.
• Traccia ogni evento nel tempo e in ogni fase del ciclo di vita dell'attacco informatico.

Vectra AI particolare attenzione agli eventi che potrebbero mettere a rischio le risorse chiave all'interno della rete o che hanno un valore strategico per un aggressore. Anche i dispositivi che mostrano comportamenti che coprono più fasi del ciclo di vita di un attacco informatico vengono considerati prioritari, come mostrato.

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Comprendendo il comportamento e i modelli degli aggressori, Vectra riduce gli avvisi non necessari e si concentra sui veri positivi. Ciò consente agli analisti della sicurezza di individuare, indagare e bloccare efficacemente gli attacchi prima che si trasformino in violazioni. Nelle sezioni seguenti, esploreremo l'ambito e il processo di sviluppo della tecnologia di Vectra, compreso il modo in cui raccoglie e genera rilevamenti, correla gli eventi in incidenti gestibili e gestisce gli attacchi reali con due esempi specifici.

Sviluppo di un algoritmo ML per il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale

Il sistema di rilevamento di Vectra è progettato specificamente per individuare gli aggressori e i loro metodi in azione, piuttosto che limitarsi a rilevare anomalie insolite. Il nostro team di ricercatori nel campo della sicurezza e di data scientist con background diversi ha una profonda conoscenza dell'estrazione di informazioni preziose da set di dati complessi. Con oltre dieci anni di esperienza, abbiamo sviluppato un approccio collaborativo al rilevamento delle minacce che identifica efficacemente i comportamenti degli aggressori con un numero minimo di falsi positivi.

Durante tutto il processo di sviluppo dei sistemi di rilevamento, il nostro team di ricerca sulla sicurezza svolge un ruolo guida. Esso monitora e analizza costantemente i metodi utilizzati dagli hacker, concentrandosi sui metodi generali piuttosto che su strumenti specifici o gruppi di hacker. Ad esempio, invece di analizzare esclusivamente il Cobalt Strike , estrapoliamo le azioni di questa tecnologia e studiamo il metodo di controllo complessivo utilizzato dagli hacker. Questo ci consente di garantire una copertura sia per gli strumenti attuali che per quelli futuri che utilizzano metodi simili.

Una volta identificato un metodo di attacco, i nostri ricercatori di sicurezza collaborano con il nostro team di data science per raccogliere un corpus di campioni dannosi e benigni. I campioni dannosi provengono da varie fonti, tra cui clienti che condividono volontariamente metadati anonimizzati, incidenti informatici documentati pubblicamente, algoritmi di creazione di dati sintetici e attacchi interni al laboratorio. I campioni benigni vengono raccolti dal nostro ampio set di dati di metadati anonimizzati dei clienti.

Con il metodo di attacco e i dati di supporto a disposizione, i nostri ricercatori di sicurezza e il team di data science sviluppano un modello prototipo con una soglia ottimizzata per rilevare questi metodi. Il prototipo viene implementato in modalità beta silenziosa, raccogliendo feedback da una base di clienti che hanno acconsentito a partecipare per mettere a punto il modello. Ogni istanza del metodo di attacco osservata, così come gli eventi appena al di sotto della soglia, vengono segnalati, consentendo ai nostri data scientist di perfezionare ulteriormente il modello.

Questo processo iterativo continua fino al raggiungimento di rigorosi standard di qualità, garantendo le prestazioni del modello in scenari reali. La fase finale prevede la creazione di un'interfaccia utente dedicata che presenta il contesto completo del metodo di attacco identificato, insieme alle informazioni rilevanti su ciò che è normale per i sistemi in questione. I modelli vengono quindi implementati in produzione e monitorati continuamente per garantirne l'efficacia. Eventuali miglioramenti necessari vengono apportati al sistema di rilevamento utilizzando la stessa pipeline utilizzata per la raccolta dei dati.

Il risultato sono modelli che non richiedono frequenti regolazioni e rilevano efficacemente gli strumenti di attacco attuali e futuri. Il nostro approccio basato sulla sicurezza eccelle nel rilevare le azioni degli aggressori, andando oltre il semplice rilevamento di eventi anomali.

Motore di streaming in tempo reale per risultati utilizzabili

Quando si tratta di proteggere la tua organizzazione, ogni secondo è prezioso. Ecco perché i ritardi nell'invio degli avvisi possono dare agli aggressori un vantaggio pericoloso. Ma con il motore di streaming in tempo reale di Vectra, puoi stare un passo avanti.

A differenza dell'elaborazione batch tradizionale, gli algoritmi di Vectra funzionano su dati in streaming, garantendo un rilevamento immediato senza alcun ritardo. Ciò significa che gli aggressori hanno meno tempo per portare avanti i loro attacchi, offrendoti ampie opportunità per fermarli sul nascere.

Ma non si tratta solo di velocità, bensì anche di scala. Con la continua crescita delle dimensioni e della complessità delle reti aziendali, cloud e dei servizi SaaS, aumenta anche la quantità di dati da elaborare. È qui che entra in gioco il motore di streaming in tempo reale di Vectra.

Progettato per supportare grandi imprese internazionali, il motore di streaming di Vectra è in grado di gestire anche le quantità di dati più ingenti. Estrae senza difficoltà le informazioni necessarie per costruire modelli di apprendimento a lungo termine, senza alcun problema legato alle dimensioni dei dati.

E non dimentichiamo il potere della storia. Gli algoritmi che utilizzano l'apprendimento non supervisionato si basano su una grande quantità di dati per essere veramente efficaci. Imparando dai dati in streaming, gli algoritmi di Vectra sono in grado di tenere conto di mesi di dati storici e milioni di eventi. Ciò significa avvisi della massima qualità e il rilevamento più accurato del settore.

Intelligenza artificiale per la correlazione delle minacce

La piattaforma basata sull'intelligenza artificiale di Vectra va oltre l'identificazione dei singoli metodi utilizzati dagli aggressori. Grazie alla nostra tecnologia avanzata di intelligenza artificiale, mettiamo in correlazione le azioni per rilevare, classificare e dare priorità agli attacchi in corso. Il nostro algoritmo di correlazione analizza i comportamenti su account, host, rete e cloud fornire un segnale chiaro di qualsiasi incidente di sicurezza.

Ma come attribuiamo questi comportamenti ad ancore stabili quali account o macchine host? Neglicloud di rete ecloud , utilizziamo un algoritmo innovativo chiamato host-id. Questo algoritmo ci consente di attribuire IP transitori a macchine host stabili sulla base di artefatti osservati, tra cui principali host Kerberos, indirizzi MAC DHCP e cookie. Grazie a questa attribuzione, siamo in grado di identificare e tracciare con precisione il comportamento degli aggressori e il flusso di metadati associati a una macchina host specifica, non solo all'IP.

Tuttavia, l'attribuzione in AWS presenta alcune difficoltà. Gli eventi vengono registrati nel piano di controllo AWS e associati ai ruoli assunti, piuttosto che agli account utente sottostanti. Ciò significa che un numero qualsiasi di account può assumere un determinato ruolo, rendendo difficile risalire all'origine di un attacco. È qui che entra in gioco la nostra tecnologia personalizzata, Kingpin. Kingpin è in grado di svelare la catena di ruoli per attribuire gli attacchi osservati a un utente sottostante, fornendo le informazioni cruciali necessarie per una risposta efficace.

Una volta attribuiti i comportamenti degli aggressori a indicatori stabili, li correliamo tra loro per identificare il profilo comportamentale sottostante del sistema. Questo ci consente di etichettare e dare priorità alle minacce in evoluzione che richiedono un'attenzione immediata. Il nostro algoritmo di correlazione imita le azioni intraprese dai nostri analisti esperti e ricercatori di sicurezza, garantendo lo stesso livello di classificazione e analisi delle minacce.

Come Vectra AI alle minacce

Vectra AI i comportamenti delle minacce a un host o a un account e li classifica in base a quattro livelli di gravità: critico, alto, medio e basso. Questa classificazione si basa sul modello di punteggio di Vectra, che valuta quanto i comportamenti collettivi degli aggressori siano in linea con un attacco reale in escalation. I team di sicurezza che monitorano la console Vectra dovrebbero basare il proprio giudizio principalmente sulla classificazione di gravità calcolata per decidere quali host o account esaminare per primi.

Classifiche di gravità

• Gravità critica o elevata: gli host e gli account classificati come di gravità critica o elevata presentano un elevato potenziale di danno alle operazioni aziendali e mostrano comportamenti associati ad attacchi in corso che richiedono un'indagine.
• Gravità bassa o media: gli account classificati come a gravità bassa o media presentano rischi meno evidenti e possono essere utilizzati come punti di partenza per la ricerca delle minacce piuttosto che per indagini immediate.

Punteggi relativi a minacce e certezze

Oltre alla classificazione della gravità, vengono calcolati i punteggi di minaccia e certezza per ciascun account prioritario in base ai comportamenti correlati, al fine di consentire un ordinamento più dettagliato. Anche i rilevamenti ricevono punteggi di minaccia e certezza che caratterizzano le gravità specifiche del rilevamento in base alla minaccia del comportamento associato e alla certezza dei modelli di rilevamento sottostanti. I dettagli su come vengono calcolati la minaccia e la certezza di ciascun rilevamento sono presentati nelle rispettive pagine informative sui rilevamenti.

> Ulteriori informazioni sui rilevamenti Vectra AI

In che modo gli attori malintenzionati sfruttano l'intelligenza artificiale?

Man mano che le aziende adottano la tecnologia AI per la sicurezza informatica, anche gli autori di attacchi informatici stanno adattando i propri metodi per eludere il rilevamento. Imparano a conoscere i sistemi di segnalazione delle minacce utilizzati dalle soluzioni AI, il che consente loro di modificare le proprie strategie di attacco e accelerare le attività dannose.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo della sicurezza informatica basata sull'intelligenza artificiale?

Gli strumenti di sicurezza informatica basati sull'intelligenza artificiale offrono funzionalità di rilevamento automatizzato, consentendo alle aziende di identificare, localizzare, mettere in quarantena e risolvere le minacce in modo efficiente. Migliorano l'efficacia complessiva e la velocità di risposta agli incidenti.

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nel rilevamento delle minacce?

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nel rilevamento delle minacce, analizzando grandi quantità di dati e identificando modelli o anomalie che potrebbero indicare potenziali minacce alla sicurezza. Attraverso algoritmi di apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale possono apprendere dai dati storici e adattare continuamente i propri modelli per riconoscere minacce nuove ed emergenti. I sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di monitorare il traffico di rete, analizzare i modelli di comportamento e rilevare attività dannose in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di rispondere in modo proattivo e mitigare potenziali minacce.

Che cos'è l'intelligence sulle minacce basata sull'intelligenza artificiale?

L'intelligence sulle minacce basata sull'intelligenza artificiale si riferisce all'uso di tecniche e tecnologie di intelligenza artificiale per raccogliere, analizzare e interpretare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, come registri di sicurezza, database di vulnerabilità, forum del dark web e piattaforme di social media. Sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale, le piattaforme di intelligence sulle minacce possono automatizzare il processo di raccolta e correlazione dei dati, identificando potenziali minacce e fornendo informazioni utili alle organizzazioni. La threat intelligence basata sull'intelligenza artificiale migliora la velocità, l'accuratezza e la scalabilità dell'analisi delle minacce, consentendo ai team di sicurezza di stare al passo con l'evoluzione delle minacce informatiche.

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nella difesa informatica?

L'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata nella difesa informatica per rafforzare la sicurezza delle organizzazioni. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare grandi volumi di dati relativi alla sicurezza, inclusi log di rete, eventi di sistema, comportamenti degli utenti e malware , per identificare attività sospette o potenziali vulnerabilità. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di rilevare e rispondere agli incidenti di sicurezza in tempo reale, automatizzare la ricerca delle minacce e migliorare l'efficienza delle operazioni di sicurezza. Inoltre, l'IA può essere impiegata nello sviluppo di meccanismi di sicurezza avanzati come il rilevamento delle anomalie basato sul comportamento, i controlli di accesso adattivi e i sistemi intelligenti di risposta alle minacce, rafforzando la difesa informatica contro attacchi sofisticati.

> Scopri di più sulla soluzione di sicurezza AI di Vectra

L'intelligenza artificiale può prevenire gli hacker?

Sebbene l'intelligenza artificiale possa migliorare significativamente le misure di sicurezza informatica, non è in grado di prevenire da sola tutti gli attacchi hacker. Le tecnologie di IA sono efficaci nel rilevare e mitigare determinati tipi di minacce, ma gli autori degli attacchi informatici evolvono costantemente le loro tattiche per eludere il rilevamento. I sistemi basati sull'IA possono contribuire a ridurre i tempi di risposta, identificare le vulnerabilità e analizzare i modelli, ma le competenze e la collaborazione umane sono fondamentali per una difesa informatica efficace. La combinazione delle capacità dell'IA con professionisti qualificati della sicurezza informatica può creare una solida strategia di difesa che include la ricerca proattiva delle minacce, l'analisi delle informazioni sulle minacce e la risposta agli incidenti, rendendo in ultima analisi più difficile il successo degli hacker.

Vectra: potenziare i team di sicurezza con l'intelligenza artificiale

Vectra AI, fornitore leader di soluzioni NDR (Network Detection and Response), sfrutta la tecnologia AI per garantire la massima sicurezza dei sistemi, dei dati e dell'infrastruttura. Rilevando e segnalando al team del centro operativo di sicurezza (SOC) le attività sospette, sia in locale che nel cloud, Vectra AI intervenire in modo rapido e preciso contro potenziali minacce. Grazie all'identificazione delle minacce reali basata sull'intelligenza artificiale, il vostro team può concentrarsi su attività critiche, senza falsi allarmi.

Poiché l'intelligenza artificiale continua a ridefinire il panorama della sicurezza informatica, è essenziale adottare queste tecnologie e affrontarne le sfide per migliorare la sicurezza delle organizzazioni. Vectra AI all'avanguardia nell'integrazione dell'intelligenza artificiale nelle soluzioni di sicurezza informatica, offrendo funzionalità avanzate di rilevamento e risposta alle minacce basate sull'intelligenza artificiale. Contattateci per scoprire come le nostre soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono rafforzare la vostra strategia di sicurezza informatica e proteggervi dalle minacce informatiche più sofisticate.