增強AI/ML威脅偵測　企業提前洞察風險和弱點

編譯／Cynthia

在數位時代，企業數據已不僅僅是冰冷的數字，而是一個巨大的資本。在網路研討會「數據標準化，偵測更精準：運用您的業務資料進行AI／ML威脅偵測」（Clean Data, Better Detections: Using Your Business Data for AI／ML Detections）中探討如何透過業務資料，不僅追求利潤，更強化AI／ML威脅偵測。

資料的力量

在數位時代，企業的生存與發展已不再只依賴傳統的經營模式，而是受到資料的驅動。企業數據不再只是冷冰冰的數字堆疊，而是一個巨大的且可運用的資本，如同一座資源寶庫，蘊藏著無窮的潛力。透過運用這些數據，企業不僅能夠追求獲利，還能在威脅偵測方面獲得前所未有的優勢。

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資料驅動的威脅偵測

威脅偵測在現代企業的營運中變得愈加重要。傳統的偵測方式已無法應對愈隱蔽及精密的威脅。而在這個領域，人工智慧（AI）和機器學習（ML）正展現出巨大的潛力，要實現強大的AI／ML威脅偵測，需要的是高質量的數據，而這正是每個企業獨有的資源。

資料的獨特價值

每個企業都擁有獨特的營運環境、風險和弱點。這種獨特性無法被通用的解決方案所捕捉，而只有通過運用自身的數據，才能真正實現精準的威脅偵測。舉例來說，像康卡斯特企業，正積極運用自身的數據來提前洞察可能的威脅，並做出明智的決策，保護業務安全。

鞏固數位安全的未來

現代的數位環境充滿了不確定性和挑戰。面對不斷進化的網路威脅，我們需要更加主動、智慧且快速的偵測方法。了解到如何運用業務資料，強化AI／ML威脅偵測的能力。在研討會中可以得知如何融合安全、IT數據和業務背景，以實現更全面的威脅視角，如何通過人工智慧存儲策略提升數據質量，這些寶貴的知識將幫助企業在威脅偵測領域取得更卓越的成果。

資料來源：The Hacker News

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