L’innovazione open source rafforza la soluzione per la cybersecurity di Cloudera e velocizza l’apprendimento automatico su scala

redazione

Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR), fornitore globale della piattaforma per l’apprendimento automatico e analisi avanzate, annuncia la disponibilità di Apache Spot 1.0 (in fase di progettazione), che rende il processo di machine learning per la cybersecurity veloce, facile e più scalabile. Spot è, infatti, un progetto dedicato alla sicurezza informatica gestito dalla community, creato per realizzare analisi avanzate su tutti i dati IT di telemetria all’interno di una piattaforma aperta e scalabile. Poiché la soluzione di cybersecurity di Cloudera è basata su Spot, questa versione open source rafforza la piattaforma che permette alle imprese di accelerare più efficacemente il rilevamento delle minacce avanzate su scala. Spot, inoltre, offre un approccio alla cybersecurity che si basa sulla community, con l’obiettivo di consentire alle aziende di collaborare in ogni tipologia di mercato, e contemporaneamente favorire un cambiamento dell’economia della cybersecurity stessa.

“Sfruttare l’innovazione in ambito open source, la collaborazione della community per rafforzare le nostre soluzioni e offrire valore al cliente: ecco il cuore della strategia di Cloudera”, ha dichiarato Tom Reilly, CEO di Cloudera. “Con il rilascio di Spot 1.0 forniamo una piattaforma sviluppata dalla community grazie a cui le aziende possono proteggersi e collaborare con altre aziende simili nel rilevare attacchi informatici nel mondo iper-connesso in cui operano”.

Cloudera con Apache Spot alimenta le applicazioni di apprendimento automatico per la cybersecurity

Il progetto open source Spot offre visibilità sulle minacce alla sicurezza, fornendo un rilevamento avanzato delle minacce grazie all’apprendimento automatico e alle analisi avanzate. Spot, in particolare, è costruito a partire dalla piattaforma di Cloudera sfruttando Apache Spark e Hadoop, ottimizzata per l’hardware Intel, e permette di inserire e memorizzare grandi volumi di dati telemetrici IT per il rilevamento avanzato delle minacce: questo grazie all’apprendimento automatico, a un’analisi accelerata delle minacce con informazioni complete e contestuali all’analista, e a un’infrastruttura open source che modifica anche l’economia della cybersecurity.

I punti salienti della release Spot 1.0 (in fase di progettazione) includono:
● Prestazioni ottimizzate dell’apprendimento automatico con l’aggiornamento di Spot per Apache Spark 2.1.
● Tempi di esecuzione migliorati e delle prestazioni del modello per tutti i carichi di lavoro DNS, proxy e NetFlow dovuti agli sviluppi dei modelli di apprendimento automatico open source Suspicious Connects.
● Integrazione più rigorosa con la piattaforma di Cloudera per sfruttarne al meglio i componenti, migliorando al contempo il modello open data di Apache Spot.

“È difficile, per i team che lavorano sulla cybersecurity nelle imprese, collaborare quando si tratta di condividere informazioni sulle minacce e agire per contrastarle. Spot è una piattaforma progettata proprio per facilitare tale collaborazione a partire da un modello di dati condiviso rispetto al quale possono essere eseguiti algoritmi di apprendimento automatico sviluppati dalla community”, ha dichiarato Sam Heywood, direttore della strategia per la cybersecurity di Cloudera. “I feed di informazioni sulle minacce sono quindi estremamente importanti nella lotta contro i criminali informatici perciò dobbiamo ampliare le nostre capacità di condivisione delle analisi per assicurarci di individuare anomalie comportamentali avanzate. Apache Spot, infatti, è una comunità tecnologica riconosciuta che sostiene un progetto che si occupa proprio di questo. Cloudera, in particolare, ricopre un ruolo da protagonista e aiuta le aziende a trarre vantaggio dal progetto open source, rendendo più semplice proteggere, gestire e scalare l’innovazione della comunità, sia nel cloud sia on-premise”.

La soluzione per la cybersecurity di Cloudera, basata su Apache Spot, utilizza l’apprendimento automatico avanzato per delineare i comuni comportamenti aziendali di reti, endpoint e utenti per scoprire eventuali anomalie all’interno dell’azienda. Creando un unico pannello di controllo per i dati completi e contestuali sulla sicurezza le aziende sono in grado di memorizzare diversi anni di dati a costi inferiori, accelerando l’analisi sulle minacce e la reazione alle stesse. Poiché le minacce alla sicurezza online sono sempre più affinate e uniche, le aziende sono alla ricerca di un approccio open source con l’obiettivo di estendere la visibilità all’intera impresa, ponendo così le basi per un rilevamento avanzato delle minacce tramite l’apprendimento automatico.

“Entrata di recente nella comunità di Apache Spot, Cybraics – leader nell’applicazione delle tecniche AI alla cybersecurity – può accedere e condividere informazioni supportando al meglio la propria mission, aiuta lo sviluppo della comunità open source e, allo stesso tempo, offre risultati ai propri clienti in minor tempo”, ha dichiarato Alan Ross, CTO di Cybraics e fondatore di Apache Spot. “Come collaboratore di Apache Spot, inoltre, Cybraics condividerà nuove analisi con la community”.