От данных к действиям ML в сердце DFIR

Будут рассмотрены методы, которые позволят DFIR-аналитику не тратить бесконечные часы в поисках релевантных артефактов в инфраструктуре и дадут возможность сосредоточиться только на наиболее значимых событиях: — Как любое событие может превратиться в краткое пособие? — Как ML-модель может учитывать контекст инфраструктуры без необходимости переобучения? — Как автоматически отфильтровать собранные данные и отсеять миллионы мусорных событий, не потеряв при этом аномалии? Вы услышите ответы на эти вопросы.