利用自动事件关联检测异常情况的网络防御

奥地利技术学院（AIT ）的专家们正在为未来的网络防御生态系统研究基于新型机器学习概念的前沿技术和解决方案。其目的是在全面的信息和通信技术网络中应对网络威胁，因为它们的相互联系越来越紧密，攻击面也越来越不明确。 AECID 工具代表事件 检测的自动事件相关 ，是一种智能网络安全工具，使用特殊的数学计算来区分复杂计算机网络中的异常和正常行为。它将被应用于区块链技术领域，为虚拟货币交易的实时分析提供对功能和交易流的洞察力。一个特别的重点在于 对 "异常 "的检测， 即识别偏离通常结构的交易和交易模式。专利解决方案AECID建立在系统行为模型的基础上，以了解相关事件及其相互关系。它是作为一个自适应网络的自学解决方案而创建的。日志流处理可以帮助检测、分类和聚类日志文件和事件中经常出现的模式，并最终在企业的IT基础设施中区分良好和未知的恶意活动。

• 与传统系统相比，该算法不需要关于要监测的IT系统的具体知识。相反，在经过适当的观察和研究时间后，由一个自学算法进行纯粹的模式识别。
• 因此，AIT的AECID技术能够不断适应新的情况，不需要技术系统的任何详细说明，也不需要操作者进行复杂的 "配置管理"。
• 通过不断地收集和分析新的信息，AECID独立地、持续地增强和完善自己的知识库，以便对它所使用的系统有新的认识。