Machine Learning (ML) no supervisado es una capacidad esencial para la mayoría de los equipos de operaciones de seguridad que buscan implementar un programa de amenaza interna o detección de amenazas avanzadas. Sin embargo, el despliegue de ML puede presentar desafíos para la adopción a los equipos de seguridad. A menos que cuenten con científicos de datos internos para desarrollar y ajustar modelos de amenazas y con cazadores de amenazas calificados para investigar alertas y hacer un seguimiento manual de la interpretación de comportamientos anómalos, los equipos pueden tener problemas para obtener información útil y valor operativo a partir de las herramientas de ML.
Ve cómo un enfoque “completamente operacionalizado” de ML puede preparar a tu equipo para el éxito. Descubrirás lo siguiente, tal como se presenta y demuestra en el contexto de ejemplos y situaciones del mundo real:
- Cómo ML integrado puede ayudarte a desarrollar una estrategia de detección unificada de alta eficacia
- Cuáles categorías de amenazas puede ayudarte a descubrir ML
- Consideraciones sobre cuándo aplicar técnicas de ML específicas
- Por qué es fundamental un enfoque de ML independiente de los datos para escalar los casos de uso de SIEM
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