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Amazon Detective

Il servizio Detective di Amazon per indagare sugli incidenti di sicurezza ora generalmente disponibile

Amazon Web Services Inc. ha dichiarato oggi che il suo nuovo servizio di sicurezza Amazon Detective è ora generalmente disponibile, tre mesi dopo il suo lancio in anteprima.

Annunciato alla conferenza AWS re: Invent a Las Vegas a dicembre, Amazon Detective utilizza l’intelligenza artificiale, l’analisi statistica e la teoria dei grafi per potenziare i sistemi di allarme.

Lo fa fornendo dettagli sulla dimensione e la portata delle violazioni della sicurezza e aiutando i clienti a ricostruire i metodi e gli obiettivi di tali attacchi. Ciò, a sua volta, aiuta i clienti a visualizzare e condurre indagini di sicurezza più rapide ed efficienti. Il servizio aiuta le aziende a identificare la causa principale degli incidenti di sicurezza ed elimina la necessità di raccogliere registri da diverse fonti di dati, ha affermato Amazon.

Amazon Detective è in grado di analizzare migliaia di miliardi di eventi da fonti di dati come traffico IP e log di flusso del cloud privato virtuale, nonché servizi Amazon come AWS CloudTrail e AWS GuardDuty. Quindi genera una vista interattiva delle risorse e degli utenti e delle loro interazioni tra loro e lo aggiorna continuamente man mano che diventano disponibili più dati. Ciò consente agli utenti di identificare esattamente cosa c’è dietro ogni attività dannosa che incontrano e di elaborare il modo migliore per mitigarlo.

In un esempio, Amazon ha affermato che il servizio può indagare su una chiamata API API di accesso alla console rilevata da AWS GuardDuty e fornire ulteriori dettagli sulle tendenze delle chiamate API e sui tentativi di accesso dell’utente su una mappa di geolocalizzazione.

“Amazon Detective utilizza modelli di apprendimento automatico per produrre rappresentazioni grafiche del comportamento del tuo account e ti aiuta a rispondere a domande come” è una chiamata API insolita per questo ruolo? ” o è previsto questo picco di traffico da questa istanza? ‘”, il sostenitore senior dello sviluppatore di Amazon, Sébastien Stormacq, ha scritto in un post sul blog annunciando il servizio. “Non è necessario scrivere codice, configurare o ottimizzare le proprie query.”

Amazon ha affermato che il servizio ha un prezzo in base alla quantità di dati ingeriti dai risultati AWS CloudTrail, VPC Flow Logs e AWS GuardDuty. Il detective è in grado di conservare fino a un anno di dati aggregati, ha affermato.

Il servizio è ora generalmente disponibile negli Stati Uniti orientali di Amazon (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio), Stati Uniti occidentali (Oregon), Europa (Francoforte), Europa (Irlanda), Europa (Londra), Europa (Parigi), Europa ( Stoccolma), Asia-Pacifico (Mumbai), Asia-Pacifico (Seoul), Asia-Pacifico (Singapore), Asia-Pacifico (Sydney), Asia-Pacifico (Tokyo) e Sud America (San Paolo), con altre in arrivo.

Oggi, nelle altre notizie AWS, Amazon ha anche annunciato una nuova funzionalità per il suo servizio AutoGluon , che è una libreria open source che aiuta gli sviluppatori a scrivere applicazioni basate su machine learning che utilizzano set di dati di immagini, testo o tabulari, con solo poche righe di codice .

La nuova funzionalità si chiama AutoGluon-Tabular e consente agli utenti di addestrare modelli di machine learning su set di dati tabulari da fonti come tabelle di database e fogli di calcolo, ha affermato Amazon. Gli sviluppatori hanno applicato tecniche statistiche ai dati tabulari per molti anni per costruire modelli predittivi o raccogliere statistiche riassuntive, ha affermato la società, ma è un compito difficile.

AutoGluon-Tabular consente agli sviluppatori di inserire e assemblare automaticamente i dati tabulari nei modelli, salvandoli dal passare ore a farlo manualmente, ha affermato Amazon. E poiché i servizi automatizzano solo le migliori pratiche di apprendimento automatico provenienti direttamente da esperti data scientist, utilizza ogni modello che forma. Ciò, afferma Amazon, significa che AutoGluon è in grado di produrre modelli più precisi in molto meno tempo rispetto ad altri strumenti AutoML.

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