Darktrace 为其 AI 网络安全平台增加了 70 个机器学习模型

Darktrace通过 70 个额外的机器学习模型和 80 多个新功能增强了其旗舰 AI 网络安全平台。

这家总部位于剑桥的公司由数学家和网络防御专家于 2013 年创立，并使用自学人工智能来保护所有行业的企业。

作为 Darktrace 的称为 Antigena 的自主响应技术的一部分，机器学习用于在后台做出数千个“微观”决策。

Antigena 已通过 70 种新的机器学习模型进行了改进，以增强其实时自主抵消攻击的能力。

“出色的 AI 解决方案的标志是能够超越自动化，无缝融入用户的日常工作节奏，”Darktrace 首席技术官 Jack Stockdale OBE 说。

“在开发 Darktrace Cyber​​ AI 产品时，我们的目标是增强和提升安全团队，使手头的任务更加高效，因此最终产品非常直观，可以帮助用户完成工作流程。”

Darktrace 有意识地遵守 XAI(可解释人工智能)原则。XAI 确保人类可以访问和理解 AI 做出的决定。

Cyber​​ AI Analyst 的事件显示利用自然语言处理“来清楚地概述人类分析师在分析相同活动时将采取的步骤，并突出显示每个阶段的简明事件摘要，易于理解和快速分类。”

此外，事件显示还将突出显示所有相关事件，例如关联用户、目标端口和使用的协议。Darktrace 解决方案所采取的行动的完整分解使人类分析师能够深入研究任何特定的事件响应。

此版本的另一个关键改进是企业免疫系统。用户现在可以使用过滤器来缩小具有特定严重性或与合规性等特定分类相关的事件。

“通过最新版本的 Darktrace 企业免疫系统，我们真正让用户处于所有 UX/UI 设计决策的最前沿，从 AI 产品开发生命周期的开始到结束，”Stockdale 解释道。