Sicurezza AI

Capire la sicurezza dell'intelligenza artificiale: Definizione e spiegazione

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

I sofisticati strumenti di sicurezza informatica guidati dall'IA sono in grado di calcolare e analizzare grandi serie di dati, consentendo di sviluppare modelli di attività che indicano un potenziale comportamento dannoso. In questo senso, l'IA emula l'attitudine all'individuazione delle minacce delle sue controparti umane. Nella cybersecurity, l'IA può essere utilizzata anche per l'automazione, il triage, l'aggregazione degli avvisi, l'ordinamento degli avvisi, l'automazione delle risposte e altro ancora. L'IA viene spesso utilizzata per aumentare il primo livello di lavoro degli analisti.

Applicazioni comuni dell'IA nella sicurezza informatica

Le soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale hanno un'ampia gamma di applicazioni nel campo della cybersecurity. Ecco alcuni degli usi più comuni:

1. Rilevamento e previsione delle minacce: L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare grandi serie di dati per identificare modelli di attività indicativi di potenziali comportamenti dannosi. Imparando dai comportamenti rilevati in precedenza, i sistemi di sicurezza informatica guidati dall'intelligenza artificiale possono prevedere e rilevare autonomamente le minacce emergenti.
2. Contestualizzazione del comportamento e conclusioni: L'intelligenza artificiale è in grado di contestualizzare e trarre conclusioni da informazioni incomplete o nuove, favorendo l'identificazione e la comprensione degli eventi di cybersecurity.
3. Sviluppo di strategie di rimedio: Gli strumenti di intelligenza artificiale possono suggerire strategie di rimedio valide per mitigare le minacce o affrontare le vulnerabilità della sicurezza in base all'analisi dei comportamenti rilevati.
4. Automazione e potenziamento: L'intelligenza artificiale può automatizzare diverse attività di cybersecurity, tra cui l'aggregazione, lo smistamento e la risposta agli allarmi. Integra il lavoro degli analisti umani, consentendo loro di concentrarsi su sfide più complesse.

Vantaggi dello sfruttamento delle tecnologie AI nella sicurezza

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

1. Elaborazione dei dati migliorata: Le capacità dell'intelligenza artificiale consentono di elaborare grandi volumi di dati ad alta velocità, fornendo alle organizzazioni una visione completa delle potenziali minacce.
2. Aumento delle risorse per i team con risorse limitate: L'intelligenza artificiale colma il gap di risorse dei team di cybersecurity più piccoli o con meno risorse, automatizzando le attività di routine e fornendo una protezione continua.
3. Protezione costante e a lungo termine: I sistemi di intelligenza artificiale forniscono una protezione costante e continua, riducendo il rischio di errore umano e offrendo una difesa a lungo termine contro le minacce in evoluzione.

Valutazione di un fornitore di cybersecurity AI per la vostra rete

La scelta del giusto fornitore di sicurezza AI è fondamentale per garantire l'efficacia e la compatibilità della soluzione con la rete. Ecco alcune domande chiave da considerare quando si valutano i fornitori di cybersecurity AI:

1. Machine Learning Algoritmi: 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: Quanto velocemente gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di rilevare le minacce in un nuovo ambiente? Richiedono un periodo di apprendimento e, in caso affermativo, quanto tempo ci vuole?
3. Priorità e integrazione: In che modo il prodotto assegna priorità agli host critici e ad alto rischio che richiedono un'attenzione immediata? Si integra perfettamente con i flussi di lavoro di rilevamento, avviso e risposta agli incidenti esistenti?
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 bene si integra 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? Quanto si prevede di migliorare l'efficienza?
6. Test nel mondo reale: Il prodotto supporta l'esecuzione di esercizi di 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: Consigliano di fornire accesso remoto agli analisti umani durante la valutazione? Quali sono le ragioni di questa raccomandazione?

Come l'intelligenza artificiale può migliorare la vostra sicurezza informatica

Combinare l'intelligenza umana con la scienza dei dati e le tecniche di apprendimento automatico. L'approccio di Vectra AI al rilevamento delle minacce combina l'esperienza umana con un'ampia serie di tecniche di scienza dei dati e di apprendimento automatico avanzato. Questo modello fornisce un ciclo continuo di informazioni sulle minacce basato su ricerche all'avanguardia, modelli di apprendimento globale e locale, deep learning e reti neurali.

1. Acquisizione dei dati

I sensori estraggono i metadati rilevanti del traffico o dei log da cloud, SaaS, data center e ambienti aziendali.

Un'architettura software efficiente e unica, sviluppata fin dal primo giorno, insieme a motori di elaborazione sviluppati su misura, consentono l'acquisizione e l'elaborazione dei dati con 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, tra cui il flusso e il riflusso, la tempistica, la direzione del traffico e la dimensione dei pacchetti. Ogni flusso viene quindi attribuito a un host anziché essere identificato da un indirizzo IP.

3. Arricchire i dati

I nostri data scientist e ricercatori sulla sicurezza costruiscono e mettono a punto continuamente decine di modelli comportamentali ad autoapprendimento che arricchiscono i metadati con informazioni sulla sicurezza derivate dall'apprendimento automatico. Questi modelli rafforzano i dati di rete con gli attributi chiave della sicurezza, compresi i modelli di sicurezza (ad esempio, i beacon), i modelli normali (ad esempio, gli apprendimenti), i precursori (ad esempio, i segnali deboli), i comportamenti degli aggressori, i punteggi degli account, i punteggi degli host e le campagne di attacco correlate.

4. Rilevamento e risposta

I modelli di comportamento degli aggressori, basati su punteggi AI, rilevano le minacce automaticamente e in tempo reale, prima che causino danni. Le minacce rilevate vengono quindi gestite automaticamente, classificate 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 di sicurezza del 37%.

Gli attributi derivati dal machine learning, come l'identità dell'host e il beaconing, forniscono un contesto vitale che rivela l'ampiezza e la portata di un attacco. Il workbench investigativo progettato su misura è ottimizzato per i metadati arricchiti di sicurezza e consente ricerche su scala inferiore al secondo.

L'intelligenza artificiale mette a portata di mano le informazioni più rilevanti, aumentando i rilevamenti con un contesto attivabile per eliminare l'infinita caccia e ricerca di 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 acquisiti, la nostra AI per la cybersecurity rileva gli attacchi nascosti e sconosciuti in tempo reale, indipendentemente dal fatto che il traffico sia criptato o meno. L'intelligenza artificiale analizza solo i metadati catturati dai pacchetti, anziché eseguire un'ispezione approfondita dei pacchetti, per proteggere la privacy degli utenti senza indagare sui payload sensibili.

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Apprendimento globale: Trovare i tratti nascosti che accomunano tutte le minacce.

L'apprendimento globale identifica i tratti fondamentali che le minacce condividono in tutte le organizzazioni aziendali.

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

Il loro lavoro è alla base dei modelli di scienza dei dati utilizzati dalla nostra Attack Signal Intelligence, compreso l'apprendimento automatico supervisionato.

Viene utilizzato per analizzare volumi molto grandi di traffico d'attacco e distillarlo fino alle caratteristiche chiave che rendono unico il traffico dannoso.

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Apprendimento locale: Rivela i modelli di attacco che sono unici per la rete.

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

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

Invece di concentrarsi sulla ricerca e sulla segnalazione di anomalie, Vectra AI cerca indicatori di fasi importanti di un attacco o di tecniche di attacco, tra cui i segni che un aggressore sta esplorando la rete, valutando gli host da attaccare e utilizzando credenziali rubate.

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Intelligenza integrata: Correlazione, punteggio, priorità

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

Utilizzando tecniche come la correlazione degli eventi e lo scoring degli host, la nostra IA esegue quanto segue:

• Correla tutti gli eventi di rilevamento a host specifici che mostrano segni di comportamenti di minaccia.
• Attribuisce automaticamente un punteggio a ogni rilevamento e host in termini di gravità e certezza della minaccia utilizzando il Vectra AI Threat Certainty Index™.
• Traccia ogni evento nel tempo e attraverso ogni fase del ciclo di vita del cyberattacco.

Vectra AI pone particolare attenzione agli eventi che possono mettere a rischio le risorse chiave all'interno della rete o che hanno un valore strategico per un attaccante. I dispositivi che presentano comportamenti che coprono più fasi del ciclo di vita del cyberattacco sono anche prioritari, come mostrato.

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Grazie alla comprensione del comportamento e degli schemi degli aggressori, Vectra riduce gli avvisi inutili e si concentra sui veri positivi. In questo modo, gli analisti della sicurezza hanno la possibilità di individuare, indagare e bloccare efficacemente gli attacchi prima che si trasformino in violazioni. Nelle sezioni che seguono, esploreremo la portata e il processo di sviluppo della tecnologia di Vectra, compreso il modo in cui raccoglie e genera i rilevamenti, correla gli eventi in incidenti attivabili e gestisce gli attacchi reali con due esempi specifici.

Sviluppo di un algoritmo di ML per il rilevamento delle minacce guidato dall'intelligenza artificiale

Il sistema di rilevamento di Vectra è specificamente progettato per individuare gli aggressori e i loro metodi in azione, piuttosto che limitarsi a rilevare anomalie insolite. Il nostro team di ricercatori di sicurezza e 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 l'intero processo di sviluppo del rilevamento, il nostro team di ricerca sulla sicurezza è all'avanguardia. Monitorano ed esaminano costantemente i metodi impiegati dagli aggressori in natura, concentrandosi su metodi generali piuttosto che su strumenti o gruppi di attacco specifici. Ad esempio, invece di analizzare esclusivamente il beacon Cobalt Strike , astraiamo le azioni di questa tecnologia e studiamo il metodo generale di controllo dell'attaccante. Questo ci permette di costruire una copertura per gli strumenti presenti e futuri che eseguono metodi simili.

Una volta identificato un metodo di attacco, i nostri ricercatori di sicurezza lavorano insieme al nostro team di scienza dei dati per raccogliere un corpus di campioni dannosi e benigni. I campioni dannosi provengono da diversi luoghi, tra cui clienti che condividono volontariamente metadati anonimizzati, incidenti informatici documentati pubblicamente, algoritmi di creazione di dati sintetici e attacchi interni di laboratorio. I campioni benigni sono raccolti dal nostro ampio set 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 prototipo di modello con una soglia ottimizzata per il rilevamento di questi metodi. Il prototipo viene distribuito in modalità beta silenziosa, raccogliendo il feedback di una base di clienti opt-in per perfezionare il modello. Ogni caso di metodo di attacco osservato, così come gli eventi appena al di sotto della soglia, vengono segnalati, consentendo ai nostri scienziati dei dati di perfezionare ulteriormente il modello.

Questo processo iterativo continua fino a quando non vengono rispettati 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 a informazioni pertinenti su ciò che è normale per i sistemi in questione. I modelli vengono quindi distribuiti in produzione e monitorati costantemente per garantirne l'efficacia. Ogni miglioramento necessario viene apportato al sistema di rilevamento utilizzando la stessa pipeline impiegata per la raccolta dei dati.

I risultati sono modelli che non richiedono frequenti messe a punto e che rilevano efficacemente le generazioni attuali e future di strumenti di attacco. Il nostro approccio orientato alla sicurezza eccelle nel rilevare le azioni degli aggressori, andando oltre il rilevamento di eventi strani.

Motore di streaming in tempo reale per risultati tangibili

Quando si tratta di proteggere la vostra organizzazione, ogni secondo è importante. Ecco perché i ritardi negli avvisi possono dare agli aggressori un pericoloso vantaggio. Ma con il motore di streaming in tempo reale di Vectra, potete essere sempre 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, dandovi ampie possibilità di fermarli sul nascere.

Ma non è solo una questione di velocità: è anche una questione di scala. Con la crescita delle dimensioni e della complessità delle reti aziendali, delle implementazioni cloud e dei servizi SaaS, cresce anche la quantità di dati da elaborare. È qui che il motore di streaming in tempo reale di Vectra si fa notare.

Progettato per supportare le grandi aziende internazionali, il motore di streaming di Vectra è in grado di gestire anche le quantità più massicce di dati. Estrae senza sforzo le informazioni necessarie per costruire modelli di apprendimento a lungo termine, senza problemi di dimensione 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. Apprendendo dai dati in streaming, gli algoritmi di Vectra sono in grado di tenere conto di mesi di dati storici e di milioni di eventi. Ciò si traduce in avvisi di altissima qualità e nel rilevamento più accurato del settore.

Intelligenza artificiale per la correlazione delle minacce

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

Ma come possiamo attribuire questi comportamenti ad ancore stabili come account o macchine host? In ambienti di rete e ibridicloud , utilizziamo un algoritmo innovativo chiamato host-id. Questo algoritmo ci permette di attribuire IP transitori a macchine host stabili in base agli artefatti osservati, tra cui i principi host Kerberos, gli indirizzi MAC DHCP e i cookie. Grazie a questa attribuzione, possiamo identificare e tracciare con precisione il comportamento degli aggressori e il flusso di metadati associato a una specifica macchina host, non solo l'IP.

Tuttavia, l'attribuzione in AWS comporta delle sfide. Gli eventi vengono registrati nel piano di controllo di 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 rintracciare l'origine di un attacco. È qui che entra in gioco la nostra tecnologia personalizzata, Kingpin. Kingpin è in grado di districarsi nel concatenamento dei 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 di fondo del sistema. Questo ci permette di etichettare e dare priorità alle minacce in corso per ottenere un'attenzione immediata. Il nostro algoritmo di correlazione imita le azioni intraprese dai nostri esperti analisti e ricercatori di sicurezza, assicurandovi lo stesso livello di classificazione e analisi delle minacce.

Come Vectra AI assegna le priorità alle minacce

Vectra AI mette in relazione i comportamenti delle minacce con un host o un account e li classifica in base a quattro livelli di gravità: Critico, Alto, Medio e Basso. Questa classificazione si basa sulla comprensione da parte del modello di punteggio di Vectra di quanto i comportamenti collettivi degli aggressori siano allineati a un vero attacco in escalation. I team di sicurezza che monitorano la console Vectra devono innanzitutto decidere quali host o account esaminare per primi in base alla classifica di gravità calcolata.

Classifiche di gravità

• Critico o di gravità elevata: gli host e gli account classificati come critici o di gravità elevata hanno un elevato potenziale di danneggiamento delle operazioni aziendali e presentano comportamenti associati ad attacchi in corso che giustificano un'indagine.
• Gravità bassa o media: Gli account classificati come di gravità bassa o media presentano rischi meno direttamente osservabili e possono essere sfruttati come punti di partenza per le attività di threat hunting piuttosto che per le indagini immediate.

Punteggi di minaccia e certezza

Oltre alla classifica di gravità, per ogni account prioritario vengono calcolati i punteggi di minaccia e di certezza in base ai comportamenti correlati per consentire un ordinamento a grana più fine. I rilevamenti ricevono anche 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 pagine singole dei rispettivi rilevamenti.

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In che modo i malintenzionati sfruttano l'intelligenza artificiale?

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

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

Gli strumenti di cybersecurity AI offrono funzionalità di rilevamento automatico, consentendo alle aziende di identificare, localizzare, mettere in quarantena e correggere le minacce in modo efficiente. Migliorano l'efficacia complessiva e la velocità della risposta agli incidenti.

Come viene utilizzata l'IA 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 possono indicare potenziali minacce alla sicurezza. Grazie agli algoritmi di apprendimento automatico, i sistemi di IA possono imparare dai dati storici e adattare continuamente i loro modelli per riconoscere le 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 le attività dannose in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di rispondere in modo proattivo e di ridurre le potenziali minacce.

Che cos'è l'intelligenza artificiale delle minacce?

L'AI threat intelligence 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 i log di sicurezza, i database delle vulnerabilità, i forum del dark web e le piattaforme dei social media. Sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale, le piattaforme di threat intelligence possono automatizzare il processo di raccolta e correlazione dei dati, identificando le potenziali minacce e fornendo alle organizzazioni approfondimenti praticabili. L'intelligenza artificiale delle minacce migliora la velocità, la precisione e la scalabilità dell'analisi delle minacce, consentendo ai team di sicurezza di essere all'avanguardia rispetto all'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 posizione di sicurezza delle organizzazioni. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi volumi di dati sulla sicurezza, tra cui registri di rete, eventi di sistema, comportamento degli utenti e campioni di malware , per identificare attività sospette o potenziali vulnerabilità. I sistemi basati sull'IA possono rilevare e rispondere agli incidenti di sicurezza in tempo reale, automatizzare la caccia alle minacce e migliorare l'efficienza delle operazioni di sicurezza. Inoltre, l'intelligenza artificiale può essere impiegata nello sviluppo di meccanismi di sicurezza avanzati come il rilevamento di anomalie basate sul comportamento, i controlli di accesso adattivi e i sistemi di risposta intelligente alle minacce, rafforzando la difesa informatica contro gli attacchi più sofisticati.

> Per saperne 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 può prevenire da sola tutti gli hacker. Le tecnologie AI sono efficaci nel rilevare e mitigare alcuni tipi di minacce, ma gli aggressori informatici evolvono costantemente le loro tattiche per eludere il rilevamento. I sistemi basati sull'IA possono contribuire a ridurre i tempi di risposta, a identificare le vulnerabilità e ad analizzare i modelli, ma le competenze umane e la collaborazione sono fondamentali per una difesa informatica efficace. Combinando le capacità dell'IA con professionisti qualificati della cybersecurity si può creare una solida strategia di difesa che comprende la ricerca proattiva delle minacce, l'analisi delle informazioni sulle minacce e la risposta agli incidenti, rendendo in definitiva più difficile il successo degli hacker.

Vectra: potenziamento dei team di sicurezza con l'IA

Vectra AI, fornitore leader di soluzioni NDR (Network Detection and Response), sfrutta la tecnologia AI per garantire la massima sicurezza dei vostri sistemi, dati e infrastrutture. Rilevando e avvisando il team del SOC (Security Operations Center) di attività sospette, sia in sede che sul sito cloud, Vectra AI consente di intervenire in modo rapido e preciso contro le potenziali minacce. Grazie all'identificazione delle minacce autentiche guidata dall'intelligenza artificiale, il team può concentrarsi sulle attività più importanti, senza falsi allarmi.

Poiché l'IA continua a rimodellare il panorama della cybersecurity, abbracciare queste tecnologie e al contempo affrontarne le sfide è essenziale per migliorare la sicurezza delle organizzazioni. Vectra AI è all'avanguardia nell'integrazione dell'IA nelle soluzioni di cybersecurity, offrendo funzionalità avanzate di rilevamento e risposta alle minacce alimentate dall'IA. Contattateci per scoprire come le nostre soluzioni basate sull'IA possono rafforzare la vostra strategia di cybersecurity e proteggere dalle minacce informatiche più sofisticate.