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Network Detection Response (NDR) potenziato dall’AI: vantaggi e casi d’uso

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Network Detection Response (NDR) potenziato dall’AI: vantaggi e casi d’uso

Fornito da: V-VALLEY

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Per eseguire un attacco di successo il cybercrime deve ottenere il controllo della rete. L’AI rivoluziona le capacità di rilevamento e risposta della rete sia in loco o sul cloud, semplificando i controlli e velocizzando gli interventi. In questa guida gli esperti spiegano i vantaggi, fornendo esempi applicativi concreti

11 Ottobre 2024

Man mano che le minacce informatiche aumentano, le tecniche utilizzate per infettare i dispositivi migliorano e diventano ancora più complicate e difficili da rilevare. La capacità dell’AI di automatizzare il controllo di enormi flussi di traffico di rete elimina la necessità di un’acquisizione completa dei pacchetti e di un puro rilevamento basato su policy.

In questo documento, fornito da V-Valley in collaborazione con WatchGuard, gli esperti spiegano in che modo l’apprendimento automatico non supervisionato e semi-supervisionato di controlla il traffico rischioso e le posizioni degli endpoint, coprendo efficacemente il rilevamento attraverso le fasi di espansione ed esecuzione di un attacco informatico.

Leggendolo potrete capire più nel dettaglio:

· perché l’AI riesce a contrastare più efficacemente gli attacchi attraverso casi di studio concreti

· quali sono i rischi nascosti della rete che gli utenti malintenzionati sfrutteranno

· come rimanere al passo con l’evoluzione delle minacce che bypassano le soluzioni di sicurezza tradizionali

· in che modo implementare una conformità di rete sostenibile e una reportistica continua

· come monitorare gli indicatori di un attacco ransomware anche se gli endpoint sono compromessi

· come difendere le catena di approvvigionamento digitali mitigando i rischi

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