Полный текст
🩶 Невидимые угрозы: как машинное обучение находит хакера, скрытого в сетиВебинар 8 июля в 14:00Современные атаки все реже начинаются с вредоносного файла – злоумышленники используют штатные инструменты и учетные записи, уже присутствующие в инфраструктуре. По данным глобальных исследований, 84% атак высокого уровня критичности применяют такой подход. Для традиционных средств защиты подобные действия выглядят как обычная активность, поэтому хакеры могут неделями и даже месяцами оставаться внутри сети незамеченными.✔️Как выявлять такие угрозы до того, как они приведут к серьезным последствиям? ✔️Какие признаки указывают на присутствие злоумышленника?✔️И как сократить время поиска с нескольких недель до нескольких минут?На вебинаре разберем, как машинное обучение помогает выявлять скрытые атаки, маскирующиеся под легитимную активность, с помощью обнаружения аномалий в поведении, группировке устройств со схожей активностью и автоматической оценке риска для каждого узла сети.Вы узнаете:🟣как находить скрытые угрозы за минуты вместо недель;🟣как ML-кластеризация выявляет аномалии в поведении хостов;🟣как автоматический риск-скоринг определяет наиболее опасные узлы сети;🟣почему сигнатурные методы бессильны против горизонтального перемещения через RDP, SSH и другие легитимные протоколы.Вебинар будет полезен всем, кто хочет повысить точность обнаружения угроз без увеличения нагрузки на ИБ-команду. 👉 Регистрация