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Il machine learning di Kaspersky aumenta la capacità di rilevamento di minacce APT
Grazie al machine learning, il Global Research and Analysis Team (GReAT) di Kaspersky ha registrato un aumento del 25% della capacità di rilevamento di minacce APT. Con le nuove tecniche di analisi il team è riuscito a individuare migliaia di nuove minacce avanzate che hanno preso di mira i settori governativo, finanziario, aziendale e delle telecomunicazioni.
Pixabay
I modelli di machine learning usati dalla compagnia usano tecniche quali la Ransom Forest e la Term Frequency Inverse Document Frequency per elaborare velocemente grandi quantità di dati, consentendo un rilevamento più efficiente delle minacce nascoste.
La combinazione di questi metodi permette di individuare gli indicatori di compromissione che i sistemi tradizionali non sempre riescono a rilevare, portando quindi a un riconoscimento più preciso delle anomalie e al miglioramento complessivo delle capacità di identificazione delle minacce.
“I risultati hanno superato le nostre aspettative. Queste tecnologie migliorano l’accuratezza del rilevamento e promuovono strategie di difesa proattive, aiutando le organizzazioni a stare al passo con l’evoluzione delle minacce informatiche. Il futuro della sicurezza informatica risiede nello sfruttamento etico di questi strumenti per garantire un ambiente digitale più sicuro per tutti” ha commentato Amin Hasbini, Head of the META Research Center di Kaspersky’s GReAT.
I modelli di machine learning di Kaspersky vengono aggiornati costantemente per continuare a individuare efficacemente le nuove minacce APT. La compagnia approfondirà questi e altri risultati della ricerca in occasione del GITEX 2024, uno degli eventi tech più noti al mondo, previsto per il 14 ottobre a Dubai.
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