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の記事 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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教師ありおよび教師なしの機械学習を組み合わせてDGAを検知

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。