Die Vorhersage von Anomalien ermöglicht die tägliche Verarbeitung von Terabytes an Cybersicherheitsdaten
Ein weltweit tätiger, in den USA ansässiger Anbieter von Cybersicherheitslösungen musste die Menge der cyberbezogenen Bedrohungen, die Analysten verarbeiten müssen, reduzieren.
Wir lieferten skalierbare Pipeline-Algorithmen für maschinelles Lernen zur unbeaufsichtigten Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten. Die Plattform ermöglichte die tägliche Verarbeitung von Terabytes an Daten und sparte den Analysten Zeit bei der Untersuchung.
