AIによるマルウェア検知（ATP）とデータ損失防止（DLP）

オンデマンド・ウェビナー（30分）
著名エンジニア、ジャヤクリシュナン・イヤーを迎えて

サイバー攻撃の手法がますます高度化する中、従来のシグネチャベース防御では対応が追いつきません。本ウェビナー「AI駆動型マルウェア検知とデータ漏洩防止」では、Versa先進的なAI/ML手法がセキュリティインフラにおける脅威防止とデータ保護をいかに変革するかを探ります。 監督学習・非監督学習・深層学習モデルの力を活用し、マルウェア亜種をリアルタイムで検知する手法を学びます。同時に、インテリジェントなタグ付け・分類・検知技術を適用し、機密データの不正流出を防止する方法を習得できます。

^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

本ウェビナーでは、セキュリティアーキテクト、CISO、その他の主要関係者が、Versa（高度な脅威対策）およびDLP（データ漏洩防止）ソリューションを設計・導入するための具体的なロードマップを手に帰ります。これらのソリューション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し、組織のセキュリティを事後対応型から、インテリジェンス主導の予防型へと転換します。

主な収穫は以下の通り：

• Versa高度脅威防止サービスにおいて、大規模なゼロデイマルウェア検出のためのリアルタイム機械学習分類器を設計・展開するアプローチ。
• 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