Threat Stack在Threat Stack Cloud Security Platform中推出机器学习功能

Threat Stack现已整合遥测数据收集、安全规则、专家经验和机器学习能力，帮助客户结合上下文检测已知和未知风险

美国马萨诸塞州波士顿，云基础设施和应用安全与合规领域的领先企业Threat Stack今日宣布推出全新机器学习引擎ThreatML™。该引擎通过异常检测，增强Threat Stack Cloud Security Platform®、Threat Stack Oversight℠和Threat Stack Insight℠的安全可观测性。

Threat Stack Cloud Security Platform每天从客户的云基础设施和应用中收集、规范化并分析超过600亿个事件。ThreatML利用这些丰富的遥测数据训练机器学习模型，随后使用这些模型检测异常行为。Threat Stack的规则引擎与高级机器学习功能相结合，使客户能够快速检测已知和未知威胁、确定其优先级并采取响应措施。

Threat Stack采用差异化的云安全方法。通过结合全栈遥测、机器学习、规则和人工专业知识，Threat Stack帮助安全团队缩短平均获知时间（MTTK），专注于高严重性威胁，从而节省时间并降低成本。

Glassdoor首席信息官Anthony Moisant表示：“我们非常高兴看到Threat Stack Cloud Security Platform、Oversight和Insight新增机器学习功能。Threat Stack的平台与服务相结合，一直为我们提供极为详尽的安全遥测数据和切实可行的风险缓解建议。随着我们不断发展和扩展云基础设施，在此基础上应用异常检测将为安全团队带来显著助益。”

Threat Stack首席执行官Brian Ahern表示：“机器学习常被宣传为解决所有问题的万能方案。随着ThreatML的推出，我们将出色的行业安全遥测、规则引擎、专业人员经验与机器学习相结合，打造功能强大的云安全解决方案，能够检测已知和未知风险。该解决方案可缩短发现和响应威胁的平均时间，从而为客户提供更广泛的安全覆盖、更丰富的情境化分析结果，并帮助降低成本。”

要详细了解ThreatML，以及Threat Stack如何结合云基础设施遥测数据、规则、人工专业知识和机器学习来检测云环境中的已知和未知风险，请访问：www.threatstack.com/threatml，并报名参加即将举行的网络研讨会“Threat Stack推出ThreatML：基于机器学习的异常检测，助力提升云安全与合规效率”。ThreatML测试版将于2020年面向Threat Stack客户推出。

Threat Stack现已更名为F5 Distributed Cloud App Infrastructure Protection（AIP）。立即与团队一起开始使用Distributed Cloud AIP吧。

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