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Article de Craig Chamberlain

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46 days vs. 16 minutes: Detecting emerging threats and reducing dwell time with machine learning

Using ML-based anomaly detection, such as the unsupervised ML jobs in the Elastic stack, we can shrink the dwell time for this malware persistence mechanism from 46 days to less than one day, a decrease by a factor of 1100!

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Identifying beaconing malware using Elastic

In this blog, we walk users through identifying beaconing malware in their environment using our beaconing identification framework.

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Détection des DGA à l'aide du Machine Learning supervisé et non supervisé

Dans cet article, nous annonçons notre toute première intégration de ML supervisé et de sécurité. Les utilisateurs disposent d'un package complet pour détecter l'activité des algorithmes de génération de noms de domaine (DGA) dans les données réseau.