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    Home»Seguridad»Group-IB apuesta por la IA para mejorar la inteligencia sobre amenazas y la respuesta a incidentes
    Seguridad

    Group-IB apuesta por la IA para mejorar la inteligencia sobre amenazas y la respuesta a incidentes

    despertarcripto.comBy despertarcripto.comFebruary 8, 2024No Comments2 Mins Read
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    Group-IB, proveedor de ciberseguridad con sede en Singapur, ha agregado nuevas capacidades de inteligencia artificial a su oferta insignia de SaaS, Unified Risk Platform (URP), para reforzar las capacidades patentadas de detección y respuesta a amenazas.

    La plataforma, que proporciona inteligencia sobre rutas de ataque y adversarios, ha recibido actualizaciones de inteligencia artificial para tres de sus seis módulos: protección contra fraudes, protección contra riesgos digitales y XDR administrado.

    “A través de la implementación de módulos de IA, nuestro objetivo es mejorar significativamente la eficiencia del tiempo que nuestros clientes dedican a los procesos de detección, análisis, atribución, investigaciones y eliminación”, dijo Dmitry Volkov, director ejecutivo y cofundador de Group-IB. “Al aprovechar las capacidades de la IA, nuestro objetivo es optimizar y acelerar estas tareas y, en última instancia, brindar soluciones más eficientes en el tiempo para nuestros clientes y socios”.

    Las nuevas capacidades están disponibles en el lanzamiento y los usuarios pueden acceder a ellas a través de sus suscripciones URP existentes.

    Detección de fraude sin código respaldada por IA

    El módulo de protección contra fraudes de Group-IB se ha actualizado con un nuevo marco Fraud Matrix impulsado por IA que deconstruye y cataloga tácticas, técnicas y procedimientos de fraude (TTP) de MITRE conocidos. La IA se utiliza para categorizar el fraude conductual y convertir esquemas conocidos en estrategias antifraude procesables, afirma la compañía.

    Además, Group-IB ahora tiene un creador de reglas de detección de fraude sin código. “Esta mejora permite a los clientes crear y probar sin esfuerzo reglas personalizadas de detección de fraude utilizando datos históricos de millones de sesiones”, dijo la compañía en un comunicado de prensa. “Esta característica reduce los falsos positivos y aumenta la precisión de la detección de anomalías para prevenir el fraude de manera más efectiva”.

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