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Mit Machine Learning Sicherheitsbedrohungen auf der Spur

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In der digitalen Welt von heute nehmen Cyberbedrohungen exponentiell zu. Unternehmen setzen daher zunehmend auf KI- und Machine-Learning-gestützte Analytics, um die Gefahrenerkennung zu verbessern und den operativen Mehraufwand zu minimieren, der mit herkömmlichen statischen Erkennungsregeln in großen SOC einhergeht.

Tatsächlich bergen KI und Machine Learning zwar ein riesiges Potenzial zur SecOps-Optimierung, aber die Implementierung scheitert oft an der Komplexität großer Mengen an Cybersecurity-Daten und der Vielzahl an Angriffsmethoden.

In diesem Webinar erfahren Sie, wie die Information Security Division des EXPEC Computer Center (ECC) von Saudi Aramco – einem der größten Energie- und Chemieunternehmen der Welt – mit dem Splunk Machine Learning Toolkit Sicherheitsbedrohungen in Echtzeit aufspürt, beseitigt und gleichzeitig seinen allgemeinen Sicherheitsstatus optimiert.

Webinar-Dauer: 60 Minuten

• die Mission und das SecOps-Modell des ECC-SOC von Saudi Aramco
• die Prozesse und das Kompetenzprofil des SOC
• die wichtigsten Praktiken zum Aufspüren von Insider-Bedrohungen
• die optimalen Algorithmen zur Erkennung von Anomalien

Sprecher