Sicurezza gestita attraverso machine learning

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I servizi di sicurezza gestita stanno diventando un’enorme fonte di potenziali guadagni per gli MSP, nonché un enorme sollievo per i reparti IT che cercano di stare un passo avanti rispetto alle minacce e alle problematiche di conformità. Questa settimana la sicurezza gestita è diventata ancora più importante per gli MSP e i reparti IT. Questa settimana la sicurezza gestita è diventata ancor più intelligente.

Mercoledì abbiamo lanciato LOGICcards, un’importante novità per la piattaforma di gestione dei servizi IT di LogicNow chiamata MAXfocus. Siamo ora in grado di analizzare i dati raccolti da più di 12.000 MSP, 175.000 reti, 2.000.000 end-point e 12.000.000.000 e-mail. Si tratta di uno strumento avanzato di machine learning, che consente ora a 12.000 MSP di accedere alle capacità normalmente riservate alle grandi aziende oppure ai pochi MSP in grado di applicare la scienza dei dati. Si tratta inoltre di una funzionalità eccezionale per le piccole-medie imprese, solitamente associata a costi elevati. LOGICcards farà parte della nostra dashboard esistente.

Il tipo di analitica offerto da LOGICcards è realmente importante. Non si tratta di analitica descrittiva (che vi dice ciò che è già successo). Non si tratta nemmeno di analitica predittiva (che prevede ciò che è probabile che avvenga). Si tratta invece di analitica prescrittiva, in grado di determinare ciò che probabilmente avverrà e di raccomandare le azioni migliori per ottenere un risultato ottimale.

Cosa significa? Di fatto significa che, sulla base dell’infrastruttura di sicurezza, dei dispositivi e delle minacce, i professionisti IT saranno informati dei potenziali problemi a livello di sicurezza e conformità prima che i problemi si presentino e che riceveranno consigli su come risolverli nel modo migliore per la loro azienda. Diamo uno sguardo ad un esempio pratico di come l’analitica prescrittiva possa trasformare il lavoro dei professionisti IT:

  • Esempio di prevenzione: Disinstallare Adobe Flash
  • Esempio di rilevamento: individuazione di un elevato numero di problemi di protezione generale
  • Esempio di forensica: nuovo software installato su server/workstation, con utilizzo dei diritti di amministratore

Queste e tante altre LOGICcards forniscono informazioni preziose, in grado di aumentare immediatamente la sicurezza, prevenire attacchi e identificare le situazioni in cui potrebbe verificarsi un incidente. Le informazioni sulle minacce e la prevenzione delle minacce sono ora integrate nella dashboard di gestione e monitoraggio remoto più celebre al mondo, il tutto in un formato facile da utilizzare.

Cosa succede dopo? Ecco qui:

  • Automazione: L’aggiornamento della sicurezza per risolvere la vulnerabilità XYZ è stato installato sui seguenti dispositivi sui quali è installata l’applicazione ABC: le vostre reti sono protette contro XYZ e voi potete rilassarvi!

Ci sarebbe ancora tanto da dire su questo argomento, del quale parleremo ancora nelle prossime settimane; per adesso volevo solo condividere con voi il mio entusiasmo per l’impatto che il machine learning avrà sui servizi di sicurezza gestita, su coloro che li offrono e su coloro che li acquistano.

Ian Trump Security Lead at MAXfocus

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2 pensieri riguardo “Sicurezza gestita attraverso machine learning

    @_skunk (@carloruggeri) ha detto:
    14 ottobre 2015 alle 11:00

    Molto interessante.
    Sto iniziando ad utilizzare lo strumento per valutare la ricorrenza di alcune problematiche ricorrenti. I dati che sto valutando sono importanti soprattutto per l’analisi diagnostica, tuttavia, alcune segnalazioni potrebbero essere utili se gestite in collaborazione con i reparti di assistenza, esempio;

    una web-application ha problemi d’incompatibilità noti con alcune versioni di Firefox, la segnalazione della versione obsoleta nella workstation del cliente è la prima indicazione di attività per attività di problem-solving di primo livello.

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      lorisangeloni ha detto:
      15 ottobre 2015 alle 15:48

      La volontà, o la “vision” se preferiamo, è in effetti quella di avere veri e propri automatismi nell’applicazione di workflow che vengono riconosciuti come abituali o necessari alla prevenzione di una problematica, rendendo il servizio proattivo non solo nei confronti dell’end user, ma anche per il MSP stesso.

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