6 Giugno 16.00-16.40 - Atelier Tecnologico

"Intelligenza artificiale e umana: algoritmi avanzati per l’automatizzazione del processo di behavioral anomaly detection".

L'intelligenza artificiale è ormai globalmente riconosciuta quale potente alleato nella rilevazione anticipata delle minacce informatiche. La reale efficacia di strumenti di anomaly detection dipende dalla capacità di integrazione della conoscenza degli analisti di cyber security, di rimozione del rumore di fondo e di visualizzazione degli allarmi, in modo da abilitare la tempestiva gestione degli incidenti. La possibilità di integrazione con altri strumenti, quali ad esempio sorgenti di threat intelligence o SIEM, costituisce un ulteriore elemento di potenziamento.

La piattaforma di network security monitoring, aramis, è progettata per l'identificazione degli attacchi avanzati attraverso algoritmi proprietari di machine learning e data mining. In particolare si descriverà – attraverso il caso d’uso di Elettronica S.p.A. – come aramis sia entrato a far parte di un’architettura complessa di SOC, integrandosi sinergicamente con altri strumenti di analisi e di protezione e fornendo – attraverso i propri algoritmi di Machine Learning per la ricerca di anomalie in spazi vettoriali multi-dimensionali e le proprie Advanced Cyber Analytics – valore aggiunto nell’identificazione delle reali minacce a partire dai primi “segnali deboli che spesso sfuggono ad altri forme di monitoraggio.

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