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!

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

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

このブログでは、当社で初めての教師あり機械学習とセキュリティの統合についてお知らせします。これにより、ネットワークデータ内でのドメイン生成アルゴリズム（DGA）のアクティビティを検知する、教師あり機械学習ソリューションパッケージが実現します。