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在网络安全领域，组织面临着高效管理安全情报和自动化的挑战。其中一个普遍存在的问题是需要有效的机器学习模型来增强安全措施。传统上，安全团队仅限于预定义的模型，这使得适应不断发展的威胁变得困难。
某些解决方案已经存在来解决这个挑战，但它们通常需要安全团队更多的灵活性。这些解决方案不允许安全专业人员根据特定需求创建和实施他们的机器学习模型。这种限制限制了在欺诈检测、安全研究和数据可视化等领域发挥机器学习潜力的能力。
Palo Alto Networks 推出了 Cortex XSIAM 2.0 平台，其中包含一个独特的 BYOML（Bring-Your-Own-Machine-Learning）框架。该框架通过提供对存储在 XSIAM 上的大量安全数据的访问，赋予安全团队建立和利用自己的机器学习模型的能力，从而实现更高的定制和适应性。
XSIAM 中的 BYOML 框架使安全团队能够在欺诈检测、安全研究等各种用例中利用机器学习，提供了更加灵活的方法，使组织能够通过针对不断发展的网络安全挑战调整其机器学习模型来保持领先地位。
XSIAM 2.0 中一个值得注意的新功能是引入了 XSIAM Command Center。这个中央枢纽提供了安全团队宝贵的数据源和警报洞察。借助这个功能，安全专业人员可以在一个统一平台内高效地识别和优先处理安全事件，简化事故响应和管理。
此外，XSIAM 2.0 还包括一个 MITRE ATT&CK 覆盖度仪表板，使组织能够评估其在抵御常见的威胁行为和技术方面的整体防御能力。这提供了一个可视化的平台能力，用于防御各种网络安全威胁。
该平台通过提供人工智能和自动化功能，超越了传统能力。这些功能使组织能够自动化手动任务，并获得有关如何自动化其安全运营的建议。这提高了操作效率，并确保了积极主动和适应性的网络安全方法。
总之，Palo Alto Networks 推出的具备 BYOML 框架的 XSIAM 2.0 是应对不断演变的网络安全挑战迈出的重要一步。这个创新的解决方案使安全团队能够掌控自己的机器学习模型，适应新兴威胁，并简化事故响应。借助 XSIAM Command Center 和 MITRE ATT&CK 覆盖度仪表板等新增功能，组织现在拥有了一个全面的平台来加强对网络安全威胁的防御。
本文的发布地址：Palo Alto Networks 推出 Cortex XSIAM 2.0 平台：特色独特的 BYOML（Bring-Your-Own-Machine-Learning）框架，《MarkTechPost》