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CYBER THREAT DEFENSE SYSTEM PROTECTING EMAIL NETWORKS WITH MACHINE LEARNING MODELS

机译:具有机器学习模型的网络威胁防御系统保护电子邮件网络

摘要

A cyber defense system using models that are trained on a normal behavior of email activity and user activity associated with an email system. A cyber-threat module may reference the models that are trained on the normal behavior of email activity and user activity. A determination is made of a threat risk parameter that factors in the likelihood that a chain of one or more unusual behaviors of the email activity and user activity under analysis fall outside of a derived normal benign behavior. An autonomous response module can be used, rather than a human taking an action, to cause one or more autonomous rapid actions to be taken to contain the cyber-threat when the threat risk parameter from the cyber-threat module is equal to or above an actionable threshold.
机译:一种使用针对电子邮件活动和与电子邮件系统相关联的用户活动的正常行为进行训练的模型的网络防御系统。网络威胁模块可以引用针对电子邮件活动和用户活动的正常行为而训练的模型。确定威胁风险参数,该参数将电子邮件活动和正在分析的用户活动的一个或多个异常行为的链落在派生的正常良性行为之外的可能性中。当来自网络威胁模块的威胁风险参数等于或高于一个网络威胁模块时,可以使用一个自主响应模块(而不是一个人采取行动)促使采取一个或多个自主快速行动来遏制网络威胁。可行的阈值。

著录项

  • 公开/公告号US2019260780A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-08-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DARKTRACE LIMITED;

    申请/专利号US201916278932

  • 申请日2019-02-19

  • 分类号H04L29/06;G06N20/10;H04L12/58;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:08:25

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