Palo Alto Networks présente la plateforme Cortex XSIAM 2.0 dotée d’un cadre de Machine Learning Vous Apportez Votre Propre Machine Learning (BYOML) unique.

Palo Alto Networks dévoile la plateforme Cortex XSIAM 2.0 avec un cadre de Machine Learning BYOML unique.

En cybersécurité, les organisations font face au défi de gérer efficacement le renseignement et l’automatisation de la sécurité. Un problème prévalent est le besoin de modèles d’apprentissage automatique efficaces pour améliorer les mesures de sécurité. Traditionnellement, les équipes de sécurité étaient limitées à des modèles prédéfinis, ce qui rendait difficile leur adaptation aux menaces évolutives.

Il existait quelques solutions pour relever ce défi, mais elles exigeaient souvent une plus grande flexibilité provenant des équipes de sécurité. Ces solutions ne permettaient pas aux professionnels de la sécurité de créer et de mettre en œuvre leurs propres modèles d’apprentissage automatique adaptés à leurs besoins spécifiques. Cette limitation entravait la capacité à exploiter pleinement le potentiel de l’apprentissage automatique dans des domaines tels que la détection de fraudes, la recherche en sécurité et la visualisation des données.

Palo Alto Networks a introduit la plateforme Cortex XSIAM 2.0, qui propose un cadre unique Bring-Your-Own-Machine-Learning (BYOML). Ce cadre donne plus de pouvoir aux équipes de sécurité en leur permettant d’accéder aux vastes données de sécurité stockées sur XSIAM. Les équipes de sécurité peuvent maintenant construire et utiliser leurs propres modèles d’apprentissage automatique au sein de l’écosystème XSIAM, ce qui permet une plus grande personnalisation et adaptabilité.

Le cadre BYOML au sein de XSIAM permet aux équipes de sécurité de tirer parti de l’apprentissage automatique pour divers cas d’utilisation, notamment la détection de fraudes et la recherche en sécurité. Il offre une approche plus dynamique, permettant aux organisations de rester en avance sur les menaces émergentes en adaptant leurs modèles d’apprentissage automatique en réponse à l’évolution des défis de cybersécurité.

Une addition notable à XSIAM 2.0 est l’introduction du Centre de Commande XSIAM. Ce hub central offre aux équipes de sécurité des informations précieuses sur leurs sources de données et leurs alertes. Grâce à cette fonctionnalité, les professionnels de la sécurité peuvent identifier et prioriser efficacement les incidents de sécurité au sein d’une plateforme unifiée, facilitant ainsi la gestion et la réponse aux incidents.

De plus, XSIAM 2.0 intègre un tableau de bord de couverture MITRE ATT&CK, permettant aux organisations d’évaluer leur défense globale contre les tactiques et techniques courantes des acteurs de menace. Cela offre une représentation visuelle des capacités de la plateforme dans la défense contre diverses menaces en cybersécurité.

La plateforme va au-delà des capacités traditionnelles en offrant des fonctionnalités d’IA et d’automatisation. Ces capacités permettent aux organisations d’automatiser les tâches manuelles et de recevoir des recommandations sur la façon d’automatiser leurs opérations de sécurité. Cela améliore l’efficacité opérationnelle et garantit une approche proactive et adaptative de la cybersécurité.

En conclusion, la sortie de XSIAM 2.0 par Palo Alto Networks avec le cadre BYOML marque une étape importante dans la résolution des défis de plus en plus complexes de la cybersécurité. Cette solution innovante permet aux équipes de sécurité de prendre le contrôle de leurs propres modèles d’apprentissage automatique, de s’adapter aux menaces émergentes et de rationaliser la gestion et la réponse aux incidents. Avec des fonctionnalités supplémentaires telles que le Centre de Commande XSIAM et le Tableau de bord de couverture MITRE ATT&CK, les organisations disposent désormais d’une plateforme complète pour renforcer leur défense contre les menaces en cybersécurité.

L’article Palo Alto Networks Introduce the Cortex XSIAM 2.0 Platform: Featuring a Unique Bring-Your-Own-Machine-Learning (BYOML) Framework est apparu en premier sur MarkTechPost.

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