利用先进的无监督机器学习模型,主动防范已知和未知威胁
确保客户受到保护--在数小时内提供新的威胁检测模型,而不是数周或数月。
通过机器学习,在数十亿安全事件中发现隐藏的行为模式。
利用可持续学习和适应的无监督机器学习模型提高威胁猎杀效率。
Aviator 结合了前所未有的灵活性和基于人工智能的威胁检测自动化,以应对新出现的网络威胁。
联系人工智能专家安全团队训练其人工智能网络安全平台来检测新型威胁。由于新威胁层出不穷,这将成为一项全职工作。使用无监督机器学习来发现基于数据的模式和见解,而无需人工监督或标记示例。
企业需要新的安全内容,而且往往需要发布新的产品,以应对不断出现的新威胁类型。新的机器学习威胁检测模型可在数小时内就位,从而领先于对手和不断演变的威胁。
威胁识别依赖于假设。安全团队必须识别潜在威胁的模式,并寻找类似的实例。人工智能可以自动完成这一过程,整合并分析来自不同来源的数据,根据上下文识别潜在威胁,使用户能够自信地采取行动。
全面的视角对于有效的缓解措施至关重要,但传统的安全措施往往只能提供部分信息。利用能够跟踪和关联数十亿安全事件及相关行为模式和属性的先进分析技术,可以获得更高的准确性和洞察力。
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