Täglich neue Angriffsszenarien, der Mangel an und die Kosten von Security-Fachkräften sowie die Vermehrung staatlich unterstützter Hackergruppen machen den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Verteidigung gegen Cyberangriffe unabwendbar, so der Schweizer Security-Spezialist Exeon Analytics.
Während Unternehmen immer mehr Daten sammeln, um bösartiges Verhalten zu erkennen, wird es immer schwieriger, trügerische und unbekannte Angriffsmuster und damit die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen zu entdecken. Manuelle Bedrohungssuche und Korrelation der protokollierten Informationen sind dafür laut Exeon nicht geeignet. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind prädiktive Analytik und Maschinelles Lernen (ML) erforderlich, um Netzwerke vor Cyberbedrohungen und unbekannten Angreifern zu
Während Unternehmen immer mehr Daten sammeln, um bösartiges Verhalten zu erkennen, wird es immer schwieriger, trügerische und unbekannte Angriffsmuster und damit die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen zu entdecken. Manuelle Bedrohungssuche und Korrelation der protokollierten Informationen sind dafür laut Exeon nicht geeignet. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind prädiktive Analytik und Maschinelles Lernen (ML) erforderlich, um Netzwerke vor Cyberbedrohungen und unbekannten Angreifern zu
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