Red Shift が GPT-4 を活用した資産発見および分類ソリューションとして関連性検出を開始

Red Shift が GPT-4 を活用した資産発見および分類ソリューションとして関連性検出を開始

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サンフランシスコとロンドン — 5年2023月XNUMX日 — レッドシフトは、組織が攻撃対象領域の脆弱性を確認、解決、保護できるようにする主要なデジタル レジリエンス プラットフォームであり、本日、この種のものとしては初めての新機能である関連性検出を開始しました。 オンドメイン OpenAI の GPT-4 テクノロジーを活用しています。 Red Shift は、関連性の検出により、組織がドメイン資産の可視性を迅速かつ効率的に高め、既存の脆弱性を保護し、ネットワーク セキュリティ体制を強化するために必要なツールを提供します。 

による 調査 MIT Technology Review Insights が 700 人以上の世界的リーダーを対象に実施した調査では、50% 以上が未知の、管理されていない、または管理が不十分なデジタル資産から発生したサイバーセキュリティ攻撃を経験したと回答しました。 ネットワーク監視の量と複雑さに苦労している大規模組織の場合、Relevance Detection の人工知能 (AI) は、DNS、WHOIS 情報、SSL 証明書、その他多くのソース全体で見つかった ID の重要性を自動的に検出して分類することで、それらの課題を解消します。完全な ID 有効化のためのカスタム推奨事項を提供します。 公的に発行された証明書のリアルタイム監視とホスト名の発見という Red Sift 独自の方法を通じて、同社は毎月 10 万の新しい証明書を取り込み、独自のデータベースで 1.9 億を超えるホスト名をチェックしています。  

「ドメイン名の包括的なリストの作成は、組織、特に合併や買収を行った組織を長年悩ませてきました。 包括的な資産目録リストの作成と維持に成功している組織であっても、人材が不足している現在、その評価には多大な手作業が必要です」と Red Sift の CEO、ラーフル・パワー氏は述べています。 「関連性検出は、ネットワーク監視に対する従来の障壁を取り除き、外国語で取得された ID を翻訳して、多言語を話さない平均的な人間でも理解して確認できるようにするため、世界中の組織にとって非常に貴重な機能となるでしょう。 」  

これまで、OnDOMAIN と Red Sift の外部攻撃対象領域管理ソリューション Hardenize は、発見されたすべての ID をユーザーに明らかにしていました。 本日の GPT-4 との新たな統合と関連性検出の開始により、Red Shift は各 ID を自動的にスキャンし、ID を監視する必要があるかどうかとその理由を顧客に伝えるカスタム推奨事項を生成できるようになりました。  

関連すると思われる ID が確認されて有効になると、OnDOMAIN は組織が所有する未発見のドメイン資産を継続的に表面化し、また、実際に存在する潜在的な類似物を発見します。 この強化された検出機能により、組織は放置されたり忘れられたりした資産を検出できるようになり、脆弱なままにしておくと攻撃対象となる可能性があります。 関連性の検出 権限が組織の手に戻り、セキュリティ チームがドメイン資産検出プロセスにどの ID を含めるべきかを決定できるようになります。 

関連性検出が組織のネットワーク監視とドメイン資産検出をどのように再定義できるかについて詳しくは、以下を参照してください。

レッドシフトについて 

Red Sift のデジタル レジリエンス プラットフォームは、攻撃対象領域全体にわたる最大の脆弱性を解決します。 Red Shift は、クラス最高の検出と監視を通じて組織のデジタル フットプリントを包括的にカバーすることで、ユーザーが電子メール、ドメイン、ブランド、ネットワーク境界内の脅威を積極的に発見できるようにします。 Red Sift は、高度な修復機能と組み合わせて、フィッシングを阻止し、電子メールおよび Web セキュリティ プロトコルへの継続的なコンプライアンスを確保するためのツールを組織に提供します。 

Red Sift は、北米、オーストラリア、スペイン、英国にオフィスを構えるグローバル組織です。 Domino's、ZoomInfo、Athletic Greens、Pipedrive、世界トップクラスの法律事務所など、あらゆる業界にわたる優れた顧客ベースを誇っています。 Red Sift は、Entrust、Microsoft、Validity などの信頼できるパートナーでもあります。 詳細については、redsift.com をご覧ください。  

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