让我们来谈谈“人工智能竞赛”
在用人工智能提供商业价值的竞赛中，走捷径是诱人的. 为什么Rapid7可以抵抗? 几十年前，我们开始了人工智能和机器学习的旅程. 我们的方法仍然是深思熟虑的, 测量, 保护数据隐私和我们自己的安全标准. 以数据为中心的人工智能已经(悄悄地)嵌入我们的平台很多年了, 加强风险和威胁分析, 更早发现攻击, 缩短响应时间. 现在, 我们添加了一个基于专有数据和我们每周观察到的数万亿安全事件训练的生成式人工智能引擎.
在没有负担的情况下获得人工智能的好处
现在，一个必需品
Rapid7的人工智能平台可以在您的环境中检测威胁, 自动验证活动是否为恶意活动, 所以你有清晰的思路和信心去行动.
你会赢的
人工智能可以看到人眼无法看到的细微模式和异常. 它抑制了良性警报, 组织重点, 并指导您的团队关注重要的事情——所有这些都集成到工作流中.
扩展你的SOC
现在违规是“不可避免的”，所以要积极主动， 控制曝光，并使用人工智能集成. 即使是人手不足、有新手和预算压力的项目也能脱颖而出.
基于AWS的生成式AI解决方案
现在，Rapid7与AWS合作加强了SecOps. 我们的耐多药 SOC可以帮助客户快速识别关键异常并识别实时演变的威胁. 在本指南中, 由AWS共同撰写, 您将了解Rapid7 AI引擎如何实现智能威胁检测, 安全的AI/ML应用程序开发, 和更多的.
值得一看的新闻
使用AI/ML减少94%的DAST攻击
Rapid7的Pojan Shahrivar和Dr. Stuart Millar开发的AI和ML技术有效防止了94%的暴力DAST攻击, 从源头上消灭整个杀人链.
Rapid7 ML团队获得AISec“最佳论文”奖
的成就? 使用AI/ML对漏洞进行分类修复，将误报率降低96%. 我们的团队击败了苹果和微软等公司，获得了这个令人垂涎的奖项.
在人工智能卓越中心内部
多年来，我们在贝尔法斯特有一个专门的数据中心. 今天，它是我们最大的R&美国以外的D中心. 我们人工智能工程的核心是以数据为中心的方法