利用 AIOps 更智能地检测异常
当网络安全问题突然来袭时,一家地区性电信公司在 Centific 的帮助下率先做出了响应。
要想确保网络安全,首先需要能够快速有效地检测异常。但是太多的误报会使团队不堪重负,导致他们无法快速觉察真正的威胁。我们的客户(一家地区性电信公司)需要采用更好的方法来应对网络安全问题。
对于我们的客户而言,标记潜在安全问题的关键在于发现异常的网络行为。我们以强大的数据为支撑,在多个重要的方面提供了卓越的体验。
解决方案亮点
- Centific 解决方案对一系列不同来源的训练数据进行整合和评分。
- 直观的用户体验有助于工程师优先关注重大异常,并快速响应。
- 为工程师提供了诸多方案以便进一步采取行动,从而加速解决问题。
及时提供准确的数据
我们的首要任务是为工程师提供正确的信息。我们的解决方案可以对一系列不同来源的流数据进行整合和评分。它能够自动标记、识别和记录用户活动中与正常情况相左的奇特或偏离行为,以供人工审查和采取行动。
用户体验更出色,响应更智能
我们的解决方案并不只是告诉工程师哪里出现了问题。它还可以整理信息以便快速有效地做出响应。
记录异常后,系统会根据该异常与正常用户行为的偏离情况在散点图上对其进行聚类和颜色编码。重大异常(极有可能是安全威胁)将在散点图上显示得更亮、更高。
利用该图形界面,工程师可以快速确定优先级,只需单击几下即可深入了解与异常相对应的位置、IP 和性质,并查看诸多方案以便进一步采取行动。
提高可见性
借助新的工具,我们的客户在网络安全方面既可以明确优先级,又可以全面提高可见性,在两者之间实现完美平衡。我们的解决方案可以快速、有条不紊地应对潜在的恶意活动。
如果您想要使用 MLOps 优化机器学习操作,我们很乐意为您提供帮助。如需了解更多信息,请联系我们。