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Vidéo Entreprise

Un cas concret : machine learning & détection comportementale par KESB (Kaspersky Endpoint Security for Business)


jeudi 18 juillet 2019

Le Machine learning

Cette vidéo illustre comment Kaspersky Endpoint Security for Business met à profit le machine learning pour détecter les menaces sophistiquées. Notre module de détection comportementale reposant sur le Machine Learning analyse en temps réel l’activité du système pour décler les modèles de comportements malveillants à un stade « précode » de leur exécution, même en présence d’une ode malveillant inconnu.

Cette vidéo démontre comment Kaspersky Endpoint Security for Business utilise le machine learning pour identifier et contrer les menaces sophistiquées. Les cyberattaques dissimulent souvent le code malveillant pour échapper aux méthodes de détection traditionnelles comme l’analyse statique et l’émulation. Grâce à son module de détection comportementale basé sur le machine learning, Kaspersky analyse en temps réel l’activité du système pour détecter les comportements malveillants à un stade précoce, même pour les menaces inconnues.

Points Clés :

  • Machine Learning : Utilisé pour analyser et identifier les menaces sophistiquées.
  • Détection Comportementale : Surveillance en temps réel pour repérer les comportements suspects.
  • Prévention Proactive : Capacité à détecter les menaces avant qu’elles ne causent des dommages.

Définition :


 

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Points Clés :

  • Machine Learning : Utilisé pour analyser et identifier les menaces sophistiquées.
  • Détection Comportementale : Surveillance en temps réel pour repérer les comportements suspects.
  • Prévention Proactive : Capacité à détecter les menaces avant qu’elles ne causent des dommages.

Définition :


 

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Points Clés :

  • Machine Learning : Utilisé pour analyser et identifier les menaces sophistiquées.
  • Détection Comportementale : Surveillance en temps réel pour repérer les comportements suspects.
  • Prévention Proactive : Capacité à détecter les menaces avant qu’elles ne causent des dommages.

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