應用機器學習進行威脅偵測與實踐

無人監督的機器學習是一種不需要標籤的人工智慧 (AI) ,Micro Focus Interset 原生的巨量資料架構,其機器學習模型結合高度直覺化的使用者介面 (UI),可將威脅偵測與調查速度從數週時間加速到僅需數分鐘,系統即可將事件比對先前觀察的行為,藉由尋找異常行為來識別潛在的威脅。其直覺易用的網頁介面儀表板,能輕鬆快速地判斷哪些使用者或實體具有最大的潛在風險。Interset 涵蓋 ATT&CK (對抗策略、技巧與常識) 架構 75% 的策略與技巧。我們將介紹如何透過有效的威脅偵測與自動化回應處置控管風險,使客戶從中享受效益。

講師

議程講師: 邱裕翔 (Leon Chiu) Micro Focus 企業資訊安全資深資深技術顧問

Micro Focus 資深技術經理,負責資訊安全事件管理工作超過10年經歷,曾參與眾多主要資安事件分析系統專案,曾任數聯資安專案處副處長。技術專長於事件分析、存取控制、加解密、弱點與威脅管理領域。