オンデマンド・ウェビナー（30分）『
』　登壇：ジェイクリシュナン・アイヤー（Distinguished Engineer）

AIによるマルウェア検知（ATP）とデータ損失防止（DLP）

サイバー攻撃の手口がますます巧妙化する中、従来のシグネチャベースの防御策では対応が追いつかない状況にあります。本ウェビナー「AIを活用したマルウェア検知とデータ漏洩防止」では、Versa先進的なAI/ML手法が、お客様のセキュリティインフラにおける脅威の防止とデータ保護をどのように変革できるかをご紹介します。 本ウェビナーでは、教師あり学習、教師なし学習、およびディープラーニングモデルの力を活用してマルウェアの亜種をリアルタイムで検知する方法に加え、インテリジェントなタグ付け、分類、検知技術を適用して機密データの流出を防ぐ方法について解説します。

^5月29日Networks Versa Networks にご参加ください。セキュリティツールがどこに存在しても安全に運用するための知見を提供します。

ディスカッションの内容は以下の通り：

AI/MLベースのマルウェア検知を理解する

• ロバストな分類器の構築における特徴工学（例えば、オペコードシーケンス、APIコールパターン、ネットワークテレメトリー）の役割
• 既知およびゼロデイマルウェアを識別するための教師あり学習パイプライン（ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワーク）。
• 教師なしおよび半教師ありの検出技術により、ファイルタイプごとに区別された未知の脅威を浮上させる。
• 導入事例：パブリッククラウドおよびVersa ゲートウェイにおけるモデル推論の導入

機械学習によるDLPを理解する

• 文書の低遅延意味分類のためのテキストとコンテンツの埋め込み方法（例えば、変換エンコーダ）。
• コンテンツ検査とPII/機密情報の検出のために、画像、文書、テキストなどに応じたコンテンツタイプごとのモデルを使用する。
• パブリック/プライベートクラウドおよびVersa Gatewaysへの展開。

AI主導のコントロールの統合と運用化

• セキュリティ運用のためのCI/CDによる脅威インテリジェンスフィードとMLモデル更新のオーケストレーション
• 精度/再現性KPI、ドリフト検出、モデル更新のための継続的なフィードバックループを通じて、モデルのパフォーマンスを測定する。

誰が出席するべきか？

• AI/MLベースのセキュリティを現在のSSEスタックにどのように統合できるかを学びたいと考えているCISOおよびCTO
• AI/MLベースのソリューションでセキュリティ・インフラを更新しようとしているITおよびサイバーセキュリティの専門家。
• デジタルトランスフォーメーションとサイバーセキュリティ戦略を担当する意思決定者
• コンプライアンス担当者やリスク管理者は、組織が進化するサイバーセキュリティ基準に確実に適合することを目指している。
• 複数のポイント・ソリューションを、AIを活用した統合セキュリティ・スイートに統合する必要がある企業。

参加者の学習の概要

本ウェビナーを通じて、セキュリティアーキテクト、CISO、およびその他の主要な関係者は、マルウェアをより正確に検知するだけでなく、重要なデータを漏洩から保護VersaソリューションVersa設計・導入するための具体的なロードマップを手にすることができます。これにより、組織のセキュリティ体制を事後対応型から、インテリジェンス主導の予防的セキュリティへと転換させることが可能になります。

主な収穫は以下の通り：

• VersaAdvanced Threat Preventionサービスにおいて、ゼロデイマルウェアを大規模に検出するためのリアルタイム機械学習分類器を設計・導入するアプローチ。
• DLPポリシーの自動化と強化のためのセマンティック埋め込みと変換モデルの活用技術。
• AI主導のセキュリティ管理、CI/CD統合、データ主導のパフォーマンス監視を運用するためのベストプラクティス