网络安全团队信任的人工智能引擎
精心设计和训练的网络安全
- 经过20多年的专有Rapid7数据和见解的精心培训
- 可扩展、高精度的威胁和异常检测
- 优化和扩展SOC工作流，加速决策
谈“人工智能竞赛”
在与人工智能的增值竞赛中，捷径是诱人的. 为什么Rapid7能抗拒? 我们几十年前就开始了人工智能和机器学习的旅程. 我们的方法是经过深思熟虑的, 确保数据保护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)集成到我们的平台中多年了. 它允许风险和威胁分析, 更快地识别攻击并缩短响应时间. 现在我们添加了一个生成的人工智能引擎, 经过专有数据和数十亿个安全事件的培训, 我们每周都在观察.
利用人工智能的优势，而不是劣势
Rapid7的人工智能平台识别并验证威胁, 当它们发生在你周围的时候, 并加强信噪比, 所以我们可以花时间, 检查警告, die wirklich wichtig sind.
我们的人工智能能力中心继续使用专有的风险和威胁数据培训模型. 人类MDR团队审查发现和决策，包括我们的人工智能- soc助手的发现和决策。.
Rapid7每周记录超过4.8万亿次安全事件. 这些数据集，加上我们自己的威胁和风险研究，为人工智能模型提供了一个强大的学习环境。.
基于AWS的生成式人工智能解决方案
现在Rapid7与AWS合作优化SecOps. Rapid7 MDR SOC可以帮助客户做到这一点, 快速识别关键异常并实时识别新出现的威胁. 在AWS联合编写的指南中了解更多信息, 像Rapid7 AI引擎一样的智能威胁检测, 安全的AI /ML应用程序开发和更多.
Gut zu wissen
Pojan Shahrivar und Dr. Rapid7的Stuart Millar开发了人工智能和ML方法。, 有效防止94%的暴力DAST攻击，并直接从根源上消除整个杀伤链.
Wofür? 使用人工智能/ML对漏洞进行分类修复，从而减少96%的误报. 凭借这个令人垂涎的奖项，我们的团队击败了苹果和微软等竞争对手。.
多年来，我们在贝尔法斯特有一个专门的数据部门。. Heute ist es unser größtes F&E-Zentrum außerhalb der USA. 数据中心方法是我们人工智能发展的核心