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OpenText 網路安全 Aviator
利用 AI 網路安全和敏捷威脅檢測改善安全態勢
AI 驅動的威脅搜尋和檢測，實現快速保護
傳統上，威脅識別是一個閾值驅動的過程，涉及發現潛在的威脅模式。用於網路安全的人工智慧 （AI） 有能力徹底改變這一過程。
OpenText™ 網路安全 Aviator創新的新威脅檢測方法將自動、持續學習的機器學習模型與快速部署相結合，允許在數小時內建立新的威脅檢測模型，以防範新的和不斷變化的威脅。
OpenText™ 網路安全 Aviator創新的新威脅檢測方法將自動、持續學習的機器學習模型與快速部署相結合，允許在數小時內建立新的威脅檢測模型，以防範新的和不斷變化的威脅。
網路威脅防護以小時為單位，而不是以周或月為單位
借助先進的無監督機器學習模型的強大功能，主動抵禦已知和未知威脅
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利用 AI 和敏捷交付超越網路攻擊
確保客戶受到保護 - 在數小時內交付新的威脅檢測模型，而不是數周或數月。
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速度 + 規模 = 自動檢測和分類網路威脅
利用機器學習在數十億個安全事件中查找隱藏的基於行為的模式。
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打擊威脅並加強安全運營
通過持續學習和適應的無監督機器學習模型提高威脅搜尋效率。
通過 AI 和無監督機器學習迎接威脅檢測的未來
Aviator 將前所未有的敏捷性和基於 AI 的威脅檢測自動化相結合，以應對出現的新網路威脅。
與 AI 專家聯繫-
用於風險洞察的無監督機器學習
安全團隊訓練他們的 AI 網路安全平臺以檢測新威脅。隨著新威脅不斷出現，它成為一項全職工作。使用無監督機器學習來發現基於數據的模式和見解，而無需人工監督或標記示例。
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快速部署新的威脅檢測模型
組織需要新的安全內容（通常是新的產品版本）來跟上新威脅類型的不斷湧現。借助可在數小時內到位的新機器學習威脅檢測模型，領先於對手和不斷發展的威脅。
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使用 AI 進行威脅模式檢測
威脅識別依賴於假設。安全團隊必須識別潛在威脅的模式並尋找類似的實例。人工智慧可以自動執行這一過程，整合和分析來自各種來源的數據，以根據上下文識別潛在威脅，使用戶能夠自信地採取行動。
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行為威脅搜尋
全面的視角對於有效的緩解工作至關重要，但傳統的安全措施通常只能提供部分情況。利用能夠跟蹤和關聯數十億個安全事件以及相關的基於行為的模式和屬性的高級分析，以獲得卓越的準確性和洞察力。
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