Fortiguard

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Die FortiGuard Künstliche Intelligenz (KI)

Die Internetkriminellen setzen automatisierte und skriptgesteuerte Techniken ein, die die Geschwindigkeit und das Ausmaß von Angriffen erhöhen und gleichzeitig ihre Kosten senken. Das Programm für künstliche Intelligenz von FortiGuard ist ein großer Schritt nach vorn bei der Erreichung dieses Ziels. FortiGuard AI hat sich in der Entwicklung und im Maschinentraining seit mehr als einem halben Jahrzehnt kontinuierlich weiterentwickelt, um Bedrohungen mit erhöhter Geschwindigkeit, Volumen und Genauigkeit zu analysieren und zu identifizieren.

Die FortiGuard AI ist ein seit mehr als fünf Jahren entwickeltes Bedrohungserkennungssystem, das durch maschinelles Lernen und kontinuierliches Training Bedrohungen selbstständig erfasst, analysiert und klassifiziert und dann automatisch neue Abwehrsignaturen mit hoher Genauigkeit und Maschinengeschwindigkeit entwickelt. Die Intelligenz wird auf die Erfassung und Verarbeitung von Bedrohungsinformationen angewendet.

Die Ergebnisse unserer KI-Malware-Analyse sind in unsere Signaturen integriert, die wir in unserem Produktportfolio einsetzen. Im Übrigen wird viel über den Einsatz von maschinellem Lernen zur Bekämpfung der Cyberkriminalität gesprochen, wie geschieht das wirklich? Aus diesem Grund gibt es oft spezifische Informationen, die einen Cyber-Angriff mit einem anderen verbinden können. Die Cyberkranken fliehen vor Elementen, die uns helfen können, einen Angriff mit einem anderen zu verbinden.

Parfois ist manchmal ein ähnlicher Code oder andere Elemente, die wir verwenden können, um ein Ereignis mit einem anderen zu verbinden. Cela général de adresse adres général de la similarités, die einem Bedrohungsakteur zugeschrieben werden können. Die Intelligenz kann bei der Analyse helfen, diese Zusammenhänge zu finden. Die Piraten nutzen künstliche Intelligenz? Unsere Naivität wäre es, zu glauben, dass dies nicht der Fall ist.

Die Intelligenz ersetzt bereits menschliche Analysten oder ersetzt sie diese? Die Intelligenz hilft uns, mit dem ständig wachsenden Volumen und der zunehmenden Komplexität von logischen Fehlern Schritt zu halten. Kommentar: Wie wird die Arbeit der Analysten in Modellen des maschinellen Lernens umgesetzt? Die Analysten suchen, überprüfen und verfeinern Signaturen.

Diese Forschung und die erzielten Ergebnisse werden genutzt, um unsere maschinellen Lernfähigkeiten und -leistungen zu verbessern, die False-Positive-Rate zu reduzieren und die Erkennungsraten zu verbessern. Kommentar: Wie wird maschinelles Lernen auf die Erfassung und Verarbeitung von Bedrohungsinformationen angewendet? Das Apprentissagegerät ist für die Erfassung und Verarbeitung von Bedrohungsinformationen unerlässlich. Nous nutzt eine Vielzahl von Techniken, einschließlich der Gewinnung wichtiger Daten, um Bedrohungsinformationen zu sammeln.

Aus diesem Grund verwenden wir überwachtes Lernen zur Erkennung von Fehlalarmen, unbeaufsichtigtes Lernen zur Gruppierung von Fehlalarmen in Familien und Verstärkung des Lernens, Informationen aus überwachten und unbeaufsichtigten Modellen zur Erstellung gut funktionierender Virensignaturen zu verwenden. Cela de l'équipe de false-positive et de l'équipe de la detection.

Kommentar: Wie wird maschinelles Lernen genutzt, um Bedrohungen für Akteure zuzuordnen? Die Modelle ähnlicher Programmierung und Malware können mit einer effizienteren und effektiveren Arbeitsweise gefunden werden, was zu mehreren Angriffskampagnen gegen den gleichen Bedrohungsakteur führen kann. Die Akteure der Bedrohung können durch die Verknüpfung der Informationen, die sie nach jedem Angriff zurücklassen, verfolgt werden.

Die Apprentissagemaschine kann uns helfen, besser und schneller zu korrelieren und nach Gemeinsamkeiten in Code, Taktik und Technik zu suchen.