Anwendung von Data Science auf die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA)
Whitepaper
Entdecken Sie, wie Data Science, einschließlich maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI), die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA) verbessert, um Cyberbedrohungen wirksam einzudämmen.
In diesem Whitepaper erhalten Sie Einblicke in die Anwendung von ML in UEBA anhand von Praxisbeispielen von Exabeam-Produkten. Erfahren Sie, wie Analytik, ML und Sicherheitsforschung zusammen eine leistungsstarke Cybersicherheitslösung schaffen.
In diesem Dokument erfahren Sie:
- Die Rolle der Datenanalyse in UEBA und ihre Bedeutung für die Cybersicherheit
- Strategien zum Aufbau fortschrittlicher Analyse- und statistischer Modellierungstechniken zur Anomalieerkennung
- Wie man ML in UEBA effektiv anwendet, einschließlich seiner Rolle bei der Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Bedrohungen (TDIR)
- Die Verwendung von ML zur Peer-Kontextableitung und Reduzierung von Fehlalarmen in UEBA
- Nutzung von ML zur Überwachung von Ereignisflussänderungen und zur Stärkung der Cybersicherheit, Verwendung von Googles BigQuery für präzise Berechnungen im Rahmen der Partnerschaft zwischen Exabeam und Google Cloud Platform (GCP).
Holen Sie sich das nötige Wissen, um Cyberbedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein. Laden Sie Ihr Exemplar noch heute herunter!
Holen Sie sich das Whitepaper: Anwendung von Data Science auf die Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens
Füllen Sie das untenstehende Formular aus und senden Sie es ab, um diese Ressource herunterzuladen.