Quarta-feira, 9 de outubro de 2024 – 10h59 WIB
Jacarta, VIVA – O Grupo Global de Pesquisa e Análise da Kaspersky (GReAT) registrou um aumento de 25% na detecção de ameaças cibernéticas ocultas em redes de computadores persistentes avançadas (APT) durante o primeiro semestre deste ano.
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Usando técnicas de aprendizado de máquina (aprendizado de máquina/ML) em seus serviços internos, a Kaspersky conseguiu detectar milhares de novas ameaças cibernéticas avançadas direcionadas aos setores governamental, financeiro, empresarial e de telecomunicações.
Os modelos de aprendizado de máquina usados nas soluções Kaspersky são métodos como floresta aleatória e frequência do prazo – frequência reversa do documento (TF-IDF) para processar grandes quantidades de dados, permitindo uma identificação mais rápida e precisa de ameaças cibernéticas sofisticadas.
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Essa combinação de técnicas de ML permite indicadores de comprometimento (IoC) que os sistemas de detecção tradicionais podem perder, resultando em uma detecção de anomalias mais precisa e em melhorias significativas nos recursos gerais de detecção de ameaças.
O uso contínuo do aprendizado de máquina pela Kaspersky permitiu que seus sistemas processassem milhões de pontos de dados todos os dias e fornecessem informações em tempo real sobre ameaças cibernéticas emergentes.
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Segundo Amin Hasbini, chefe do META Research Center do GReAT Kaspersky, os resultados desta tecnologia superam as expectativas, pois aumenta a precisão da detecção e incentiva estratégias ativas de defesa, ajudando assim organizações ou empresas a acompanhar a evolução contínua da cibersegurança. ameaças.
“O futuro da segurança cibernética reside no uso ético destas ferramentas para garantir um ambiente digital seguro para todos”, disse Amin, quarta-feira, 9 de outubro de 2024.
Alerta do Ministro das Comunicações e Informação: Os jovens são vulneráveis ao cibercrime
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VIVA.co.id
7 de outubro de 2024
