CASE STUDY
Malware Detection in Transportation
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Nel corso dell’utilizzo, ormai decennale, di tecnologia Intelligent Network Intrusion Detection Systems, ARAMIS è stato in grado di individuare, fra gli altri, il famigerato malware Wannacry e lo sfruttamento attivo della vulnerabilità Log4Shell, permettendo agli analisti di prendere tempestivamente le contromisure corrette.
L’intervento di ARAMIS ha in diversi casi evitato conseguenze disastrose per il business delle aziende coinvolte nell’attacco.
Vedi anche
La piattaforma ARAMIS (aizoOn Research for Advanced Malware Identification System) combina specifiche tecnologie di machine learning e di data mining, capacità di intelligence sulle minacce e algoritmi di analisi avanzata per consentire alle organizzazioni di identificare anche minacce sconosciute all'interno del loro perimetro, facilitando l'analisi umana.
All’interno di questa piattaforma di security per il monitoraggio di rete gli algoritmi sono la componente essenziale dell’identificazione di attacchi cyber.
Tramite i nostri algoritmi proprietari di Machine Learning non supervisionato e di Deep Learning, ARAMIS apprende automaticamente il comportamento dei device all’interno di una rete, identificando le attività malevole o anomale, che si distaccano dai pattern usuali. Negli anni, diverse pubblicazioni hanno permesso di condividere con la comunità scientifica e industriale i risultati della rilevazione di tecniche di attacco (quali Phishing, DGA, Fast-Flux, e altre).
