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利用 AI 網路安全和敏捷威脅偵測來改善您的安全態勢

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AI 驅動的威脅狩獵和偵測，快速提供妥善保護

利用敏捷 AI 網路安全的力量，重塑威脅狩獵以提升安全態勢

威脅識別傳統上是一個臨界值驅動的過程，涉及潛在威脅模式的發現。人工智慧（AI）在網路安全領域具備顛覆此流程的能力。

OpenText™ Cybersecurity Aviator 創新的威脅偵測方法結合了自動且持續學習的機器學習模型和快速部署，能在數小時內建立新的威脅偵測模型，以防範新興且不斷演變的威脅。

網路威脅防護以小時計算，而非數週或數月

利用先進、無監督機器學習模型的強大功能，主動防禦已知和未知的威脅

  • 手中的時鐘圖示

    利用 AI 和敏捷交付超越網路攻擊

    確保客戶受到保護 — 在數小時內提供新的威脅偵測模型，而非數週或數月。

  • 網格放大鏡圖示

    速度 + 規模 = 自動偵測並分類網路威脅

    使用機器學習在數十億個安全事件中找出隱藏的行為模式。

  • 盾牌圖示

    打擊威脅並強化安全運作

    利用能持續學習和適應的無監督機器學習模型，提升威脅狩獵的效率。

深入瞭解有關 Cybersecurity Aviator 的資訊

迎接 AI 與無監督機器學習的威脅偵測未來

Aviator 結合前所未有的敏捷性與基於 AI 的威脅偵測自動化，能夠在新興網路威脅出現時即時回應。

與 AI 專家聯絡

  • 無監督式機器學習的風險見解

    資安團隊會訓練其 AI 網路安全平台以偵測新威脅。隨著新威脅不斷地出現，這逐漸演變為一項全職工作。使用無監督機器學習便能在無需人為監督或標記範例的情況下，發掘基於資料的模式和見解。

  • 快速部署新的威脅偵測模型

    組織需要新的安全內容，且經常需要發布新產品，以因應不斷出現的新威脅類型。利用可在數小時內部署就位的新機器學習威脅偵測模型，保持領先對手及不斷演變的威脅。

  • 使用 AI 進行威脅模式檢測

    威脅識別依賴假設。安全團隊必須找出潛在威脅的模式，並尋找類似的情況。AI 可自動化此流程，整合並分析不同來源的資料，以識別具有情境的潛在威脅，讓使用者能自信地採取行動。

  • 行為威脅獵捕

    全面視角對於有效的緩解措施至關重要，但傳統的安全措施往往僅能提供片面資訊。利用先進的分析技術，追蹤並關聯數以億計的安全事件及其相關的行為模式和屬性，獲得卓越的準確性和見解。

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