Interagir avec les outils de cybersécurité dans les environnements actuels, qui traitent d’immenses volumes de données, demande de nombreuses compétences spécialisées.
Interfaces cloisonnées, courbes d’apprentissage abruptes et analyses difficiles à interpréter freinent la réactivité des équipes face aux risques liés aux accès, aux identités ou à l’exposition de données sensibles.
Dans un contexte où une seule faille peut avoir de lourdes conséquences, une question centrale se pose : comment les professionnels de la sécurité peuvent-ils utiliser leurs outils de manière plus efficace, sans compromettre ni la rigueur ni la traçabilité ?
Brett Bodenburg, Data Scientist chez Netwrix, partage ses conseils pour aider les équipes à tirer parti de l’IA
Source - Info DSI
Interfaces cloisonnées, courbes d’apprentissage abruptes et analyses difficiles à interpréter freinent la réactivité des équipes face aux risques liés aux accès, aux identités ou à l’exposition de données sensibles.
Dans un contexte où une seule faille peut avoir de lourdes conséquences, une question centrale se pose : comment les professionnels de la sécurité peuvent-ils utiliser leurs outils de manière plus efficace, sans compromettre ni la rigueur ni la traçabilité ?
Brett Bodenburg, Data Scientist chez Netwrix, partage ses conseils pour aider les équipes à tirer parti de l’IA
Source - Info DSI