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(日本語)Patterns of Life: How Darktrace Is Reinventing Network Threat Analysis

(日本語)Patterns of Life: How Darktrace Is Reinventing Network Threat Analysis

Darktraceは、機械学習を活用するネットワーク脅威分析ソリューションの中でもユニークなアプローチを行っている。

Boston, May 8, 2019 –脅威の検知にパターン・マッチングを用いる「ホスト侵入検知システム」や「ネットワーク侵入検知システム」は転機を迎えている。機械学習を用いた分析技術でネットワーク脅威を検知する新しいタイプのソリューションがそれに置き換わりつつある。Darktraceが提供する「パターン・オブ・ライフ分析」は、他の機械学習ベースのネットワーク脅威分析ソリューションとも異なるアプローチであり、興味深い。

本レポートでは、Darktraceソリューションの調査結果(実装方法/検出の仕組み/自動応答/料金体系/アーキテクチャー/通信トラフィックの方向性の把握など)を報告する。執筆にあたっては、ベンダーから直接説明を受けたほか、2019年3月にDarktraceの顧客である金融機関(マサチューセッツ州在)に対してインタビューを実施した。

本インパクトノートは6つの図と4つの表を含みます(全20ページ)。アイテ・グループのCybersecurityセグメントをご契約のお客様は、本レポート、チャートおよびエグゼクティブ・インパクト・デッキをダウンロードいただけます。

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本レポートはCambridge University, Cylance, Darktrace, Esri, Intruvert, Internet Security Systems, KnowBe4, Lawrence Livermore National Laboratory, Haystack Labs, National Security Agency, Naval Surface Warfare Center, Snort, Sourcefire, SuricataおよびTop Layerに言及している。