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IBM Introduces New Generative AI-Powered Cybersecurity Assistant for Threat Detection and Response Services

IBM Introduces New Generative AI-Powered Cybersecurity Assistant for Threat Detection and Response Services

IBM推出基於生成式人工智能的網絡安全概念助手,用於威脅檢測和響應服務
IBM Corp ·  08/05 00:00

基於WatsonX構建的最新進展使IBm Consulting安全分析師能夠幫助客戶加速警報調查。

紐約ARMONk,2024年8月5日/美通社/--IBm(NYSE: IBM)今天宣佈將引入生成式AI功能到其受IBm Consulting分析師使用的託管威脅檢測和響應服務中以促進和簡化客戶的安全操作。構建在IBM的WatsonX數據和AI平台上,新的IBm Consulting Cybersecurity Assistant旨在加快並改進對關鍵安全威脅的識別,調查和響應。

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除了被納入IBm Consulting的威脅檢測和響應業務之外,Cybersecurity Assistant還將成爲IBm Consulting Advantage的一部分,這是一個AI服務平台,其中包括專門的AI資產,旨在賦予IBm的顧問在一致性,可重複性,質量和速度方面提供價值。

IBm Consulting的全球網絡安全服務總經理Mark Hughes表示:“隨着網絡事件從緊急危機轉變爲多維度和長達數月的事件,安全團隊在面對過多攻擊並缺乏足夠的時間或人手來防禦它們的持久挑戰。”通過增強我們的威脅檢測和響應服務,使用生成式AI,我們可以減少安全分析師的手動調查和操作任務,使他們更主動和準確地對付關鍵威脅,並幫助客戶提高整體安全狀況。

IBM的威脅檢測和響應(TDR)服務可以自動升級或關閉高達85%的警報;現在,通過將現有的AI和自動化能力與新的生成式AI技術結合起來,IBM的全球安全分析師可以加速需要立即採取行動的警報的調查。具體來說,新的功能有助於將警報調查時間降低48%。新的Cybersecurity Assistant提供了以下功能:

通過歷史相關分析加速威脅調查和糾正
Cybersecurity Assistant旨在通過對類似威脅的歷史相關分析來幫助加速複雜的威脅調查。內置於IBM的TDR服務中,新能力交叉對警報進行相關性分析,並增強SIEm,網絡,EDR,漏洞和遙測的洞察力,以提供一種全面且整合的威脅管理方法。

通過分析歷史上客戶特定的威脅活動模式,安全分析師將配備更主動和準確的技能。爲了幫助他們更好地理解關鍵威脅,分析師將能夠訪問攻擊序列的時間軸視圖,以幫助他們更好地理解問題併爲調查提供更多的上下文。助手還將根據分析活動的歷史模式和預設的信心水平自動推薦操作,加快客戶的響應時間,並有助於降低攻擊者的持續時間。Cybersecurity Assistant具有不斷學習調查經驗的能力,速度和準確性預計將隨着時間的推移而提高。

通過先進的會話引擎簡化操作任務
Cybersecurity Assistant包括一款生成式AI對話引擎,可爲客戶和IBm安全分析師提供實時洞見和對操作任務的支持。除了響應開放或概述門票等請求外,會話功能還可以自動觸發相關操作,包括運行查詢,拉取日誌,命令解釋或豐富威脅情報。通過解釋複雜的安全事件和命令,TDR服務可以幫助減少噪音並提高客戶的整體SOC效率。

IDC安全服務研究實踐的研究副總裁Craig Robinson表示:“通過IBM對其託管安全服務的進一步提升,企業可以獲得對關鍵威脅的新的洞察,並受益於可以從其特定環境中採取的行動中不斷學習的技術,這有助於推動日益精準和迅速的威脅調查循環,這在企業面臨安全資源短缺和安全風險與漏洞過剩的特殊情況下尤爲重要。”

新的IBm Consulting Cybersecurity Assistant與IBm Research的合作構建,利用了IBM更廣泛的生成式AI能力——基於公司的Granite基礎模型,在IBm watsonx.ai內進行了生產優化,並利用了IBm watsonx assistant的對話聊天界面。

額外來源

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  • 詢問免費的威脅管理研討會
  • 加入我們的網絡研討會“利用安全AI和自動化來減輕數據泄露的影響”,時間爲美國東部時間9月17日星期二上午11:00。

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1根據IBM在2023年7月與340多個客戶合作的觀察到的聚合性能數據的內部分析。高達85%的警報是通過自動化而非人工干預處理的,其中使用的是IBM的威脅檢測和響應服務的一部分AI功能。根據客戶配置和條件的情況,實際結果可能會有所不同,因此通常無法提供預期結果。

媒體聯繫人:
Joel Rushing
Joel.Rushing@ibm.com

IBM來源

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