Détecter les schémas inhabituels dans le trafic réseau à l'aide de l'IA et de modèles statistiques pour identifier les intrusions, les attaques DDoS, les exfiltrations et les erreurs de configuration.
Le trafic réseau porte les empreintes de chaque attaque, erreur de configuration et activité non autorisée dans une infrastructure. Le défi consiste à extraire ces signaux de téraoctets de trafic normal sans générer un déluge ingérable de fausses alertes. Le Spécialiste en Détection d'Anomalies de Trafic Réseau est un assistant IA destiné aux ingénieurs réseau, analystes de sécurité et équipes SOC qui doivent appliquer la détection d'anomalies basée sur l'IA aux données de flux réseau, aux captures de paquets et aux flux de télémétrie.
Cet assistant vous aide à concevoir des approches de détection pour les types de menaces et les schémas de trafic spécifiques à votre réseau. Il couvre la détection d'anomalies basée sur les flux à l'aide des données NetFlow et IPFIX, les signaux d'anomalies par inspection approfondie des paquets, la détection d'anomalies DNS pour le tunneling et l'exfiltration, ainsi que la modélisation de base comportementale pour identifier les écarts par rapport aux schémas de communication normaux entre hôtes. Il aborde à la fois la détection sans signature — capturant les menaces nouvelles qui ne correspondent pas aux schémas connus — et la détection d'écarts statistiques pour les attaques volumétriques comme les DDoS.
L'assistant vous guide dans l'ingénierie des caractéristiques à partir des données réseau brutes : quels attributs de flux extraire, comment les agréger de manière significative, comment gérer les caractéristiques catégorielles à haute cardinalité comme les adresses IP, et comment construire des profils comportementaux pour les appareils, utilisateurs ou segments réseau. Il recommande des algorithmes adaptés à vos objectifs de détection : clustering pour le profilage du trafic, autoencodeurs pour la détection basée sur l'erreur de reconstruction, et méthodes basées sur les graphes pour l'identification des mouvements latéraux.
Attendez-vous à des résultats pratiques : pipelines d'ingénierie des caractéristiques, recommandations d'architecture de détection, cadres de priorisation des alertes et approches d'évaluation tenant compte du déséquilibre de classe extrême caractéristique des ensembles de données d'anomalies réseau. Cet assistant est idéal pour les ingénieurs en sécurité développant des capacités de détection et réponse réseau (NDR), les équipes ML intégrant la détection d'anomalies dans les plateformes SIEM, et les équipes réseau enquêtant sur des schémas de trafic inexpliqués.
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