Einsatz von Maschinellem Lernen in einer Sicherheitsumgebung

Wichtige Chancen und Herausforderungen erkennen, die beim Einsatz von Maschinellem Lernen und AI in Ihrer Umgebung auftreten können

In letzter Zeit haben sich die Begriffe „Maschinelles Lernen“ (ML) und „Künstliche Intelligenz“ (AI) stark im sicheren Raum ausgebreitet. Diese Technologien mögen zwar über beachtliches Potenzial zur Verbesserung Ihrer Sicherheitsstatus verfügen, doch es gibt auch einen großen Hype und eine Menge an Fehlinformationen im Bezug auf die Möglichkeiten, die Maschinelles Lernen und AI mit sich bringen, um die Sicherheit zu verbessern.

In diesem Whitepaper werden Sie die entscheidendsten Fakten über die Anwendung von ML und AI in Ihrer Sicherheitsumgebung erfahren. Sie werden auch lernen, wie Sie die wichtigsten Chancen und Herausforderungen erkennen, die bei der Nutzung von ML und AI zur Verbesserung der Fähigkeiten Ihres Teams, Cyberbedrohungen rasch zu erkennen und darauf zu reagieren, auftreten können.

Sie erfahren Folgendes:

  • Warum ML, AI und Data Science im sicheren Raum immer wichtiger werden

  • Der Unterschied zwischen überwachten und unüberwachtem Lernen

  • Hype und Realität

  • So kann Maschinelles Lernen Ihre Sicherheitsoperationen verbessern

  • UEBA-spezifische Anwenderfälle für Maschinelles Lernen

  • Potenzielle Hindernisse

In einem aktuellen Bericht schätzte Forrester, dass sich die Investitionen in auf künstlicher Intelligenz basierenden Technologien, die von Maschinellem Lernen gesteuert werden, von 2016 auf 2017 verdreifachen würden.