paint-brush
Sweet Security presenta un motor de detecció LLM pendent de patentper@cybernewswire
122 lectures

Sweet Security presenta un motor de detecció LLM pendent de patent

per CyberNewswire3m2025/01/15
Read on Terminal Reader

Massa Llarg; Per llegir

Sweet Security llança un motor de detecció de núvols alimentat pel model de llenguatge gran (LLM) pendent de patent. El motor pot identificar amenaces prèviament indetectables. El motor és capaç de descobrir atacs de dia zero i "incògnites desconegudes"
featured image - Sweet Security presenta un motor de detecció LLM pendent de patent
CyberNewswire HackerNoon profile picture
0-item

Tel Aviv, Israel, 15 de gener de 2025/CyberNewsWire/--Sweet Security, líder en detecció i resposta en temps d'execució al núvol, ha anunciat avui el llançament del seu innovador model de llenguatge gran pendent de patent. Motor de detecció de núvols alimentat (LLM). . Aquesta innovació millora la solució de detecció i resposta unificada de Sweet, la qual cosa li permet reduir el soroll de detecció del núvol a un 0,04% sense precedents. Sweet utilitza IA avançada per ajudar els equips de seguretat a navegar per entorns complexos i dinàmics amb precisió i confiança millorades.

Detecció de desconeguts desconeguts

La introducció de la tecnologia LLM pendent de patent de Sweet transforma la seva capacitat per identificar amenaces prèviament indetectables. Mitjançant l'avaluació de les variables i anomalies del núvol en temps real, i adaptant les troballes als matisos de l'entorn del núvol en particular, el motor de detecció del núvol de Sweet és capaç de descobrir atacs de dia zero i "desconeguts desconeguts", amenaces que no s'han introduït ni publicat. al món. Això elimina la necessitat de predefinir què constitueix un comportament anormal o maliciós i racionalitza la diferenciació entre l'activitat inusual i els atacs reals.

Validació/Vindicació ràpida de les troballes mitjançant etiquetes d'incidències

El motor de detecció de núvols LLM amb patent pendent de Sweet destaca per distingir entre activitats anòmales "estranyes" però benignes i amenaces genuïnes. Cada incident s'etiqueta com a "maliciós", "sospitat" o "mala pràctica", cosa que indica si l'anomalia és indicativa d'un atac i requereix més atenció per part de SecOps o és una activitat inusual però legítima que DevOps ha de revisar.


Els equips de seguretat poden eliminar els falsos positius, racionalitzar els fluxos de treball i centrar la seva atenció on més importa. El resultat és una eficiència operativa inigualable i una fatiga d'alerta reduïda.

Accionabilitat a escala

Per garantir la màxima usabilitat, la nova capacitat ofereix informació útil mitjançant:

● Cartografia immediata de “zones perilloses” de l'entorn mitjançant un mapa de calor intuïtiu

● Etiquetatge clar d'incidències, proporcionant context i claredat per als analistes de seguretat

● Identificació dels propietaris de problemes rellevants dins de l'organització, racionalitzant la resposta a incidents

Aquest enfocament millora els temps de resposta alhora que promou la col·laboració i la responsabilitat entre els equips.

Escalar la detecció i la resposta d'aplicacions (ADR)

En entorns de núvol dinàmics, el motor de detecció de núvols LLM amb patent pendent de Sweet permet la detecció i resposta d'aplicacions escalables (ADR). Ho fa mitjançant la correlació creuada de patrons d'atac potencials amb dades d'aplicacions extenses per identificar la "pistola fumadora": aquells senyals esquivants de les dades que són indicatius d'un atac. Aquesta capacitat aporta claredat i precisió a les aplicacions on el gran volum de dades desbordaria els enfocaments basats en regles.

Augment de la seguretat per als equips de seguretat

Amb la introducció d'aquesta capacitat, Sweet continua complint la seva missió de proporcionar claredat i control als entorns en núvol. En reduir el soroll, millorar la precisió de la detecció i potenciar la informació útil, Sweet augmenta la seguretat dins dels equips de seguretat, permetent-los operar amb confiança fins i tot en els paisatges de núvols més complexos.


"Aquesta nova capacitat és un canvi de joc per a la seguretat al núvol", va dir Dror Kashti, director general de Sweet Security. "En aprofitar el poder dels LLM, no només estem reduint el soroll de detecció a nivells propers a zero, sinó que també oferim als equips de seguretat les eines que necessiten per actuar de manera ràpida i decidida. Aquest és un gran salt endavant en el nostre compromís d'oferir una detecció i una resposta inigualables per al núvol".

Sweet Security es dedica a protegir la privadesa dels clients i s'adhereix a estrictes estàndards de privadesa processant les dades de manera segura i responsable.

Sobre Sweet Security

Dolça seguretat és el proveïdor líder de solucions de detecció i resposta natives al núvol. Impulsada per coneixements exhaustius del temps d'execució i anàlisi del comportament, la plataforma unificada de Sweet correlaciona dades entre aplicacions, càrrega de treball i infraestructura de núvol per oferir les millors deteccions en temps real, així com la gestió de vulnerabilitats, la gestió d'amenaces d'identitat i el CSPM en temps d'execució.


Mitjançant l'anàlisi dels comportaments bàsics de diferents entitats i utilitzant el seu motor de detecció alimentat per LLM, Sweet redueix el soroll de detecció del núvol al 0,04%, ajudant les organitzacions a assolir un punt de referència de 2-5 minuts MTTR per a tots els incidents. Amb finançament privat, Sweet compta amb el suport d'Evolution Equity Partners, Munich Re Ventures, Glilot Capital Partners, CyberArk Ventures i un grup d'elit d'inversors àngels.

Per a més informació, els usuaris poden visitar http://sweet.security .

Contacte

VP de màrqueting

Noa Glumcher

Dolça seguretat

noa@sweet.security

Aquesta història va ser distribuïda com a llançament per Cybernewswire sota el programa de blocs empresarials de HackerNoon. Més informació sobre el programa aquí