新種の攻撃や内部犯による脅威検知に効果的な「自己学習型AI」のアプローチとは
従来のサイバー防御のアプローチは、ルールやポリシー、過去の攻撃データなどに依存しているため、未知の脅威や、複数のシステムに渡って潜伏し、あるいは正当な認証情報を使って防御をすり抜ける攻撃者の検知に課題があった。本資料は自己学習型AIを駆使し、組織内のあらゆるユーザーとデバイスの通常の生活パターンを学習することにより、新たな攻撃や内部関係者による脅威を漏れなく自動検知するソリューションを紹介。モバイルやクラウド、IoTなどによりますます分散するワークフォース全体をどのように可視化し、どう脅威から保護するか、具体的なユースケースを解説する。