جاكرتا - أعلنت كاسبرسكي نجاحها في زيادة الكشف المتقدم عن التهديدات المتسقة بنسبة 25 في المائة خلال النصف الأول من عام 2024.
من خلال استخدام تقنيات التعلم الآلي في خدماتها الداخلية، كشف فريق كاسبرسكي العالمي للبحث والتحليل (GReAT) أن آلاف التهديدات المتقدمة الجديدة تستهدف القطاعات الحكومية والمالية والشركات والاتصالات السلكية واللاسلكية.
ويستخدم نموذج التعلم الآلي المستخدم في حلول كاسبرسكي تقنيات مثل الغابات العشوائية وتردد المستندات العكسية (TF-IDF) لمعالجة كميات كبيرة من البيانات، مما يسمح بالكشف عن التهديدات الدقيقة بسرعة أكبر وأكثر دقة.
يتيح هذا المزيج من طريقة ML تحديد مؤشرات التنازلات (IoC) التي قد يتم تجاهلها من قبل أنظمة الكشف التقليدية ، مما يؤدي إلى اكتشاف شذوذ أكثر دقة وزيادة كبيرة في القدرة العامة على اكتشاف التهديدات.
وقد سمح الاستخدام المستمر للتعلم الآلي من Kaspersky لنظامه بمعالجة ملايين نقاط البيانات كل يوم، مما يوفر رؤى في الوقت الفعلي للتهديدات الناشئة.
وبالنظر إلى هذه الزيادة، فوجئ أمين هاسبيني بصفته رئيس مركز أبحاث Meta في GREAT التابع لكاسبرسكي أيضا، لأن النتائج تجاوزت توقعاتهم.
وقال أمين: "تعمل هذه التقنية على تحسين دقة الكشف وتشجيع استراتيجيات الدفاع الاستباقية ، ومساعدة المؤسسات على البقاء متفوقة في مواجهة التهديدات السيبرانية المتنامية".
وسيتم مناقشة نتائج دراسة أكثر اكتمالا في GITEX 2024، حيث ستشارك كاسبرسكي في حلقة حول تأثير الذكاء الاصطناعي على الأمن السيبراني.
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
العلامات الأكثر شيوعًا
#Prabowo Subianto #جولكار #انتخابات جاكرتا #المقامرة عبر الإنترنت #Mount Lewotobi maleجمع
