전통적으로 위협 식별은 잠재적 위협 패턴을 발견하는 임계값 기반 프로세스로 사용되었습니다. 사이버 보안을 위한 인공 지능(AI)은 이 과정을 혁신할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

OpenText™ Cybersecurity Aviator의 혁신적인 새로운 위협 탐지 접근 방식은 지속적으로 자동 학습하는 머신 러닝 모델과 신속한 배포를 결합하며, 이를 통해 단 몇 시간 내에 새로운 위협 탐지 모델을 배치하여 새로운 위협과 진화하는 위협으로부터의 보호를 실현합니다.

몇 주 또는 몇 달이 아닌 몇 시간 단위로 측정되는 사이버 위협 보호

고급 비지도 머신 러닝 모델의 강력한 힘을 활용하여 알려진 위협과 미지의 위협 모두로부터 선제적으로 보호하세요.

AI와 민첩한 전달을 통해 사이버 공격보다 빠르게 대비

몇 주 또는 몇 달이 아닌 단 몇 시간 내에 새로운 위협 탐지 모델을 제공하여 고객을 확실히 보호하세요.
속도 + 규모 = 사이버 위협 자동 탐지 및 분류

머신 러닝을 사용하여 수십억 개의 보안 이벤트에서 숨겨진 행동 기반 패턴을 발견하세요.
위협 방어 및 보안 운영 강화

지속적으로 학습하고 적응하는 비지도 머신 러닝 모델을 통해 위협 탐지 효율성을 높이세요.

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AI와 비지도 학습을 통한 미래의 위협 탐지

Aviator는 전례 없는 민첩성과 AI 기반 위협 탐지 자동화를 결합하여 새롭게 등장한 사이버 위협에 대응합니다.

AI 전문가와 연결하기

위험 인사이트를 위한 비지도 머신 러닝
보안팀은 새로운 위협을 탐지하기 위해 AI 사이버 보안 플랫폼을 학습시킵니다. 새로운 위협은 계속해서 나타나므로 이러한 작업에는 많은 노력과 시간이 소요됩니다. 비지도 머신 러닝을 통해 사람의 감독이나 레이블이 지정된 예제 없이 데이터 기반의 패턴과 인사이트를 발견하세요.
새로운 위협 탐지 모델의 신속한 배포
조직은 새로운 위협 유형의 지속적인 출현에 대응하기 위해 새로운 보안 콘텐츠를 필요로 하며, 많은 경우 새로운 제품 출시 또한 필요로 합니다. 단 몇 시간 내에 배치할 수 있는 새로운 머신 러닝 위협 탐지 모델로 적대적인 상대와 지속적으로 진화하는 위협을 앞서가세요.
AI를 통한 위협 패턴 탐지
위협 식별은 가설에 의존합니다. 보안팀은 잠재적 위협의 패턴을 식별하고 유사한 사례를 찾아야 합니다. AI는 다양한 출처의 데이터를 통합하고 분석하여 컨텍스트에 따라 잠재적 위협을 식별함으로써 이 프로세스를 자동화할 수 있으며, 이를 통해 사용자가 자신 있게 조치할 수 있게끔 지원할 수 있습니다.
행동 기반 위협 사냥
효과적인 완화 노력을 위해서는 포괄적인 관점이 중요하지만, 많은 경우 기존의 보안 조치는 전체 그림의 일부만 제공합니다. 수십억 건의 보안 이벤트와 관련된 행동 기반 패턴 및 속성을 추적하고 상호 연관시킬 수 있는 고급 분석을 활용하여 뛰어난 정확성과 인사이트를 확보하세요.