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

サイバー攻撃の手口がますます巧妙になるにつれ、従来のシグネチャベースの防御では対応しきれなくなっています。このウェビナー「AI主導のマルウェア検知とデータ損失防止」では、Versaの先進的なAI/ML手法により、セキュリティインフラにおける脅威防止とデータ保護の両方をどのように変革できるかをご紹介します。教師あり、教師なし、およびディープラーニングモデルのパワーを活用し、マルウェアの系統をリアルタイムで検出する方法と、インテリジェントなタグ付け、分類、および検出を適用して機密データの流出を防止する方法を学びます。

5月²⁹日に開催されるVersa Networks イベントには、セキュリティ・ツールを安全に運用するためのヒントが満載です。

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とVersaクラウドゲートウェイでのモデル推論の導入。

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 Cloud Gateway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

このウェビナーでは、セキュリティアーキテクト、CISO、その他の主要なステークホルダーが、マルウェアをより正確に検知するだけでなく、重要なデータを漏えいから保護するVersaのAI/MLベースのATPおよびDLP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し、組織をリアクティブな防御からプロアクティブなインテリジェンス主導のセキュリティへとシフトさせることができます。

主な収穫は以下の通り：

• ゼロデイマルウェア検出のためのリアルタイムMLクラシファイアをVersaのAdvanced Threat Preventionサービス内で大規模に設計・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