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Utiliser le machine learning pour traquer les menaces de sécurité

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À mesure que le paysage des menaces continue de s’élargir exponentiellement, les organisations ont de plus en plus recours à l’analyse basée sur l’IA et au machine learning pour améliorer la détection des menaces et réduire au maximum les frais opérationnels liés à l’application de règles de détection statiques conventionnelles dans un SOC de grande envergure.

Bien que le potentiel de l’IA et du machine learning appliqués aux opérations de sécurité soit immense, leur mise en place se heurte souvent à la complexité des big data de cybersécurité et à la diversité des techniques d’attaque des cybercriminels.

Dans ce webinaire, vous découvrirez comment la division de sécurité des informations de l’EXPEC Computer Center (ECC) chez Saudi Aramco, l’une des plus grandes compagnies d’hydrocarbures intégrées du monde, exploite le Machine Learning Toolkit de Splunk pour identifier et traquer les menaces de sécurité en temps réel, tout en améliorant sa position de sécurité.

Durée du webinaire : 60 minutes

Langue du webinaire : anglais

Rejoignez Muath Saleh (Ingénieur en cybersécurité, ECC-SOC) et Hafiz Farooq (Architecte en cybersécurité, ECC-SOC) qui expliqueront :

• la mission et le modèle des opérations de sécurité de l’ECC-SOC de Saudi Aramco ;
• les compétences et les processus mis en place dans le SOC ;
• les meilleures pratiques de traque des menaces pour gérer les menaces internes ;
• les meilleurs algorithmes utilisés pour la détection des anomalies.

Présentateurs