Un algoritmo allenato
AMP for Endpoints di Cisco ha alle sue spalle un team di ricerca dedicato che si occupa di “allenare” gli algoritmi affinché diventino sempre più abili nel riconoscere i malware e che continuerà a migliorare grazie alla crescente quantità di file che viene analizzata.
Basti pensare che attualmente vengono bloccate 20 miliardi di minacce al giorno, ovvero 7 trilioni all’anno: tali minacce sono poi implementate nelle macchine ad apprendimento automatico, dove vengono analizzate nei minimi dettagli per allenare gli algoritmi.
Infatti più malware l’algoritmo di apprendimento automatico vede, più la soluzione di sicurezza degli endpoint è in grado di riconoscere malware che cercano di accedere.
E quando l’apprendimento automatico non basta?
Ci saranno sempre minacce per le quali l’apprendimento automatico non sarà sufficiente: se la minaccia è nella rete, le capacità di apprendimento automatico non sono più d’aiuto. Anche per quanto riguarda i malware fileless l’apprendimento automatico risulta inutile: se non ci sono file da analizzare a poco serve un algoritmo d’analisi.
Per questa ragione è fondamentale pensare a un approccio globale al problema, avere una visione olistica della sicurezza informatica, quello che noi abbiamo chiamato D-Arch Dedalus architecture .
D-Arch Dedalus architectur: l’approccio olistico alla cyber security
Per affrontare in maniera completa il problema della sicurezza informatica FasterNet ha studiato un approccio olistico, su più livelli, un labirinto formato da regole, processi e tecnologie che isola i rischi informatici rendendoli inoffensivi.
D-Arch Dedalus architectur è il nostro metodo per approcciare il problema della sicurezza informatica in modo olistico, che ci permette di fornire ai nostri clienti gli strumenti necessari per un governo efficace della sicurezza dei dati.
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