paint-brush
Sweet Security Meluncurkan Mesin Deteksi Bertenaga LLM yang Sedang Dipatenkanoleh@cybernewswire
122 bacaan

Sweet Security Meluncurkan Mesin Deteksi Bertenaga LLM yang Sedang Dipatenkan

oleh CyberNewswire3m2025/01/15
Read on Terminal Reader

Terlalu panjang; Untuk membaca

Sweet Security meluncurkan mesin deteksi cloud bertenaga Large Language Model (LLM) yang sedang dalam proses paten. Mesin ini dapat mengidentifikasi ancaman yang sebelumnya tidak terdeteksi. Mesin ini mampu mengungkap serangan zero-day dan "hal-hal yang tidak diketahui"
featured image - Sweet Security Meluncurkan Mesin Deteksi Bertenaga LLM yang Sedang Dipatenkan
CyberNewswire HackerNoon profile picture
0-item

Tel Aviv, Israel, 15 Januari 2025/CyberNewsWire/--Sweet Security, pemimpin dalam deteksi dan respons cloud runtime, hari ini mengumumkan peluncuran Large Language Model yang dipatenkan Mesin deteksi awan bertenaga (LLM) Inovasi ini menyempurnakan solusi deteksi dan respons terpadu Sweet, yang memungkinkannya mengurangi gangguan deteksi awan hingga 0,04%. Sweet menggunakan AI canggih untuk membantu tim keamanan menavigasi lingkungan yang kompleks dan dinamis dengan presisi dan keyakinan yang lebih baik.

Deteksi Hal-hal yang Tidak Diketahui

Pengenalan teknologi LLM milik Sweet yang sedang dalam proses paten mengubah kemampuannya untuk mengidentifikasi ancaman yang sebelumnya tidak terdeteksi. Dengan mengevaluasi variabel dan anomali cloud secara real-time - dan mengadaptasi temuan tersebut ke nuansa lingkungan cloud tertentu - mesin deteksi cloud milik Sweet mampu mengungkap serangan zero-day dan "unknown unknowns" — ancaman yang belum diperkenalkan atau dipublikasikan ke dunia. Hal ini menghilangkan kebutuhan untuk mendefinisikan terlebih dahulu apa yang merupakan perilaku abnormal atau berbahaya dan menyederhanakan pembedaan antara aktivitas yang tidak biasa dan serangan yang sebenarnya.

Validasi/Pembenaran Temuan yang Cepat Melalui Label Insiden

Mesin deteksi cloud bertenaga LLM milik Sweet yang sedang dalam proses paten unggul dalam membedakan antara aktivitas anomali yang "aneh" tetapi tidak berbahaya dan ancaman yang nyata. Setiap insiden diberi label sebagai "berbahaya", "mencurigakan", atau "praktik buruk", yang menunjukkan apakah anomali tersebut merupakan indikasi serangan dan memerlukan perhatian lebih lanjut dari SecOps atau merupakan aktivitas yang tidak biasa tetapi sah yang perlu ditinjau oleh DevOps.


Tim keamanan dapat menghilangkan kesalahan positif, menyederhanakan alur kerja, dan memfokuskan perhatian mereka pada hal yang paling penting. Hasilnya adalah efisiensi operasional yang tak tertandingi dan berkurangnya kelelahan akibat peringatan.

Kemampuan Bertindak dalam Skala Besar

Untuk memastikan kegunaan maksimal, kemampuan baru ini memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti melalui:

● Pemetaan langsung “zona bahaya” di lingkungan melalui peta panas yang intuitif

● Pelabelan insiden yang jelas, memberikan konteks dan kejelasan bagi analis keamanan

● Identifikasi pemilik masalah yang relevan dalam organisasi, menyederhanakan respons insiden

Pendekatan ini meningkatkan waktu respons sekaligus mendorong kolaborasi dan akuntabilitas lintas tim.

Skala Deteksi dan Respons Aplikasi (ADR)

Dalam lingkungan cloud yang dinamis, mesin deteksi cloud bertenaga LLM milik Sweet yang sedang dalam proses paten memungkinkan Deteksi dan Respons Aplikasi (ADR) yang dapat diskalakan. Hal ini dilakukan dengan melakukan korelasi silang pola serangan potensial dengan data aplikasi yang luas untuk mengidentifikasi 'bukti kuat'—sinyal yang sulit dipahami dalam data yang mengindikasikan adanya serangan. Kemampuan ini menghadirkan kejelasan dan ketepatan pada aplikasi yang volume datanya sangat banyak sehingga pendekatan berbasis aturan menjadi kewalahan.

Meningkatkan Kepastian bagi Tim Keamanan

Dengan diperkenalkannya kemampuan ini, Sweet terus menjalankan misinya untuk memberikan kejelasan dan kontrol bagi lingkungan cloud. Dengan mengurangi gangguan, meningkatkan akurasi deteksi, dan memberdayakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, Sweet meningkatkan kepastian dalam tim keamanan, memungkinkan mereka untuk beroperasi dengan percaya diri bahkan dalam lanskap cloud yang paling rumit sekalipun.


“Kemampuan baru ini merupakan pengubah permainan untuk keamanan cloud,” kata Dror Kashti, CEO Sweet Security. “Dengan memanfaatkan kekuatan LLM, kami tidak hanya mengurangi gangguan deteksi hingga mendekati level nol, tetapi juga menyediakan tim keamanan dengan alat yang mereka butuhkan untuk bertindak cepat dan tegas. Ini merupakan lompatan besar ke depan dalam komitmen kami untuk memberikan deteksi dan respons yang tak tertandingi untuk cloud.”

Sweet Security berkomitmen untuk melindungi privasi pelanggan dan mematuhi standar privasi yang ketat dengan memproses data secara aman dan bertanggung jawab.

Tentang Keamanan Manis

Keamanan Manis adalah penyedia solusi Cloud Native Detection and Response terkemuka. Didukung oleh wawasan runtime dan analisis perilaku yang komprehensif, platform terpadu Sweet menghubungkan data di seluruh aplikasi, beban kerja, dan infrastruktur cloud untuk memberikan deteksi real-time terbaik, serta manajemen kerentanan, manajemen ancaman identitas, dan CSPM runtime.


Dengan menganalisis perilaku dasar di berbagai entitas dan memanfaatkan mesin deteksi bertenaga LLM, Sweet mengurangi gangguan deteksi cloud hingga 0,04%, membantu organisasi mencapai tolok ukur MTTR 2-5 menit untuk semua insiden. Didanai secara pribadi, Sweet didukung oleh Evolution Equity Partners, Munich Re Ventures, Glilot Capital Partners, CyberArk Ventures, dan sekelompok investor malaikat elit.

Untuk informasi lebih lanjut, pengguna dapat mengunjungi http://manis.keamanan .

Kontak

Wakil Presiden Pemasaran

Noa Glumcher

Keamanan Manis

noa@sweet.keamanan

Artikel ini didistribusikan sebagai rilis oleh Cybernewswire di bawah Program Blog Bisnis HackerNoon. Pelajari lebih lanjut tentang program ini Di Sini