Las implementaciones de ciberseguridad deben incorporar aprendizaje automático y modelado activo que aprendan continuamente el sistema operativo, se adapten a los cambios dentro de él y detecten amenazas operativas y cibernéticas en tiempo real. El proceso de aprendizaje automático mejora la capacidad de una plataforma para proporcionar detección temprana de incidentes y enriquece los algoritmos de detección avanzados para una rápida identificación y alerta de incidentes.
Este proceso minimiza el error humano y reduce el tiempo de inactividad.
Muchos esfuerzos de seguridad cibernética se centran en proteger los activos contra amenazas “conocidas” que se han hecho públicas. Sin embargo, los atacantes están desarrollando exploits para vulnerabilidades que no han sido reveladas, también conocidas como exploits de “día cero”. Los usuarios deben comprender las interacciones entre vulnerabilidades, eventos y sistemas de línea de base para poder combatir estas amenazas. También puede ayudarlos a pronosticar posibles brechas de seguridad y detectar irregularidades o infracciones operativas.
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