СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ:
ИБ отделы, SOC (Security Operations Center) – B2B.
ОПИСАНИЕ ИДЕИ:
ML-модели отслеживают сетевой трафик, логи систем и поведение пользователей, чтобы выявлять аномалии, характерные для кибератак. Например, резкое скачкообразное чтение файлов, нетипичные входы в систему, многократные попытки доступа – все это ИИ-фильтры распознают и сигнализируют как возможную угрозу. Некоторые ИИ-агенты могут автоматически блокировать подозрительную активность (отключать учетную запись, изолировать узел сети).
KPI:
◦ Ускорение обнаружения атак: Применение ИИ в SOC позволило сократить среднее время обнаружения инцидента (MTTD) с нескольких дней до нескольких часов или минут.
◦ Около 26% компаний уже используют ИИ для кибербезопасности.
◦ Благодаря этому удается предотвращать до 90% попыток вторжений на ранних стадиях и снижать нагрузку на аналитиков (ИИ отфильтровывает ложные срабатывания, уменьшая их на ~50%, позволяя фокусироваться на реальных угрозах).
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА:
Сетевые логи (tcpdump, NetFlow), логи серверов и приложений, базы известных сигнатур атак, данные о нормальном поведении пользователей (для поведенческого анализа), разметка прошлых инцидентов (что было атакой, а что нормой) для обучения
ИБ отделы, SOC (Security Operations Center) – B2B.
ОПИСАНИЕ ИДЕИ:
ML-модели отслеживают сетевой трафик, логи систем и поведение пользователей, чтобы выявлять аномалии, характерные для кибератак. Например, резкое скачкообразное чтение файлов, нетипичные входы в систему, многократные попытки доступа – все это ИИ-фильтры распознают и сигнализируют как возможную угрозу. Некоторые ИИ-агенты могут автоматически блокировать подозрительную активность (отключать учетную запись, изолировать узел сети).
KPI:
◦ Ускорение обнаружения атак: Применение ИИ в SOC позволило сократить среднее время обнаружения инцидента (MTTD) с нескольких дней до нескольких часов или минут.
◦ Около 26% компаний уже используют ИИ для кибербезопасности.
◦ Благодаря этому удается предотвращать до 90% попыток вторжений на ранних стадиях и снижать нагрузку на аналитиков (ИИ отфильтровывает ложные срабатывания, уменьшая их на ~50%, позволяя фокусироваться на реальных угрозах).
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА:
Сетевые логи (tcpdump, NetFlow), логи серверов и приложений, базы известных сигнатур атак, данные о нормальном поведении пользователей (для поведенческого анализа), разметка прошлых инцидентов (что было атакой, а что нормой) для обучения
У вас есть своя идея и сомневаетесь как реализовать?
Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.
Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.
