Невидимые угрозы: как машинное обучение находит хакера, скрытого в сети
Вебинар🟣8 июля в 14:00

Злоумышленники вместо использования вредоносного ПО все чаще применяют штатные инструменты и учетные записи для проникновения в сеть. По данным открытого отчета Bitdefender Labs, такой подход используют в 84% атак с высоким уровнем критичности.

На вебинаре разберем, как методы машинного обучения помогают ИБ‑специалистам обнаруживать атаки с помощью поиска поведенческих паттернов, группировки хостов по поведению и расчета индивидуального риск-индекса — в том числе в облачных инфраструктурах, где для анализа трафика требуется отдельная настройка зеркалирования и фильтрации.

Вы узнаете:
➡️как находить скрытые угрозы за минуты вместо недель;
➡️как ML-кластеризация выявляет хосты с аномальным поведением;
➡️как риск-скоринг определяет самый опасный хост в сети;
➡️как настроить зеркалирование и фильтрацию трафика из облачных сред для его анализа;
➡️почему сигнатурные методы бессильны против горизонтального перемещения через базовые протоколы, такие как RDP, SSH и другие

Вебинар будет полезен всем, кто планирует повысить точность обнаружения угроз без увеличения нагрузки на команду.

💎 Регистрация доступна на сайте