Newsroom използва задълбочени познания за външната атакуваща повърхност на клиента, за да оцени излагането му на открити уязвимости и да предостави обобщение на експлойти, засегнат софтуер и активи в рамките на организацията, заявиха от Darktrace.

Новата система предоставя и насоки за намаляване на уязвимостите, специфични за бизнеса. Darktrace Newsroom вече се предлага като част от продуктовата гама Darktrace PREVENT.

Повече подробности около новината можете да прочетете на международното издание DevStyleR.IO – Darktrace Launches AI-Driven Vulnerability Detection System

“Надяваме се, че нашата работа ще помогне на другите да разберат по-добре колко голям е неотдавнашният напредък в ML, обусловен от увеличаването на мащаба и ще подобри прогнозите ни за развитието на усъвършенствани ML системи.”

Анализът е представен в статия, публикувана в arXiv. Наборът от данни съдържа три пъти повече модели в сравнение с предишни опити и обхваща забележителни ML модели, които са допринесли за напредъка на техниката. Целта на изследването е да се помогне за прогнозиране на напредъка на ML, като се използва търсенето на изчисления за обучение като показател. Екипът идентифицира три различни епохи в ML, наречени “ера преди дълбокото обучение”, “ера на дълбокото обучение” и “ера на големите мащаби”. Изчислени са също така и тенденциите за удвояване (подобно на закона на Мур) за всяка ера: съответно около 21 месеца, 6 месеца и 10 месеца.