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Comment exploiter le Machine Learning pour SIEM

Présenté par

Mike Paquette

Director of Product, Security Market

Elastic

Neil Desai
Neil Desai

Security Specialist

Elastic

Aperçu

La plupart des équipes en charge des opérations de sécurité se reposent sur le Machine Learning non supervisé pour mettre en œuvre un programme de lutte contre les menaces internes ou de détection des menaces avancées. Or, lorsqu'elles déploient leur solution de Machine Learning, elles doivent parfois relever de véritables défis en matière d'adoption. Si leur entreprise ne compte pas parmi ses membres des scientifiques des données capables de développer et d'affiner des modèles de menaces, mais aussi des équipes en charge de leur détection dont la mission consiste à enquêter sur les alertes et à manuellement interpréter les comportements inhabituels, il sera difficile d'obtenir des informations exploitables utiles et de tirer une valeur des outils de Machine Learning.

Découvrez comment une approche "pleinement opérationnelle" du Machine Learning garantit la réussite de votre équipe. Grâce aux présentations et aux démonstrations fondées sur des scénarios et des exemples concrets, vous apprendrez :

  • comment le Machine Learning intégré peut vous aider à mettre en place une stratégie de détection unifiée hautement efficace ;
  • quelles catégories de menaces le Machine Learning vous aide à débusquer ;
  • les points principaux à prendre en compte pour savoir quand appliquer des techniques de Machine Learning spécifiques ;
  • pourquoi une approche du Machine Learning compatible avec tous types de données est fondamentale pour le scaling des cas d'utilisation SIEM.

Ressources connexes :

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