Open Source macht Clouderas Cybersecurity-Lösung noch stärker

Veröffentlicht von: Cloudera
Veröffentlicht am: 27.07.2017 16:48
Rubrik: IT, Computer & Internet


(Presseportal openBroadcast) - Die Community von Apache Spot (incubating) bekämpft Cyber-Bedrohungen. Mit Spot 1.0 nähert sie sich der Anerkennung durch die Apache Foundation.

München, Palo Alto (Kalifornien), 26. Juli 2017 - Cloudera, Inc. (NYSE: CLDR) hat die Verfügbarkeit von Apache Spot 1.0 (incubating) für schnelles, einfaches und skalierbares Machine Learning für Cybersecurity angekündigt. Bei Spot handelt es sich um ein von der Community getriebenes Cybersecurity-Projekt, das moderne Analysen aller IT-Telemetriedaten auf einer offenen, skalierbaren Plattform ermöglicht. Da Clouderas Cybersecurity-Lösung auf Spot aufbaut, profitiert auch sie von dieser Open-Source-Version. Unternehmen können damit Bedrohungen schneller, effektiver und im großen Maßstab aufdecken. Mit dem Community-basierten Cybersecurity-Ansatz von Spot sind Organisationen zudem in der Lage, branchenübergreifend zusammenzuarbeiten und damit die Cybersecurity-Ökonomie zu verändern.

"Mit Open-Source-Innovationen und Zusammenarbeit mit der Community unsere Lösungen stärken und den Kunden einen Mehrwert liefern: Das ist das Herz von Clouderas Strategie", so Tom Reilly, Chief Executive Officer von Cloudera. "Mit der Veröffentlichung von Spot 1.0 bieten wir eine Community basierte Plattform, mit der Unternehmen sich selbst schützen und mit anderen Organisationen bei der Aufdeckung von Cyberattacken in der vernetzten Welt zusammenarbeiten können."

Cloudera und Apache Spot treiben Machine-Learning Anwendungen für Cybersecurity voran

Das Open-Source-Projekt Spot macht Sicherheitsbedrohungen durch eine moderne Bedrohungserkennung mit Machine Learning und fortschrittlicher Analytik sichtbar. Spot baut auf Clouderas Platform mit Apache Spark und Hadoop auf und ist für Intel-Hardware optimiert. Für eine moderne Bedrohungserkennung mit Machine Learning, eine schnellere Untersuchung von Bedrohungen mit kompletten Kontextinformationen für Analysten und eine zukunftssichere Open-Source-Infrastruktur, die die Cybersecurity-Ökonomie verändert, können große Mengen an IT-Telemetriedaten eingesammelt und gespeichert werden.

Zu den Highlights von Spot 1.0 (incubating) zählen:

* Eine verbesserte Performance bei Machine Learning durch ein Upgrade auf Apache Spark 2.1.
* Mehr Performance bei Runtimes und Modellen für alle DNS-, Proxy- und NetFlow-Workloads durch Verbesserungen an "Suspicious Connects" Open-Source-Machine-Learning-Modellen.
* Die engere Integration mit Clouderas Plattform macht sich die Cloudera-Komponenten zunutze und erweitert gleichzeitig das offene Datenmodell von Apache Spot.

"Die Zusammenarbeit von Cybersecurity-Teams in Unternehmen gestaltet sich schwierig, wenn es darum geht, Erkenntnisse aus Bedrohungen zu teilen und darauf zu reagieren. Spot wurde entwickelt, um diese Zusammenarbeit zu erleichtern, angefangen mit einem geteilten Datenmodell, auf das von der Community entwickelte Machine-Learning-Algorithmen angewendet werden können", so Sam Heywood, Director Cybersecurity Strategy bei Cloudera.

"Feeds mit Erkenntnissen über Bedrohungen sind im Kampf gegen Cyberkriminelle extrem wichtig. Wir müssen unsere analytischen Ressourcen noch stärker teilen, um Verhaltensanomalien sicher zu erkennen. Apache Spot als preisgekrönte Technologie-Community und als Projekt tut genau das. Cloudera hilft Organisationen dabei, dieses Open-Source-Projekt für sich zu nutzen, und macht es ihnen damit einfacher, die Innovation der Community zu sichern, zu verwalten und zu skalieren - ob in der Cloud oder On-Premise."

Clouderas Cybersecurity-Lösung baut auf Apache Spot auf. Sie nutzt modernes Machine Learning, um ausgehend vom normalen Verhalten im Unternehmen über Netzwerke, Endpunkte und Anwender hinweg Anomalien zu erkennen. Eine einfache "Glasscheibe" für komplette Kontext-Sicherheitsdaten erlaubt es Organisationen, Daten mehrerer Jahre kostengünstig zu speichern und gleichzeitig Bedrohungserkennung und Reaktionszeiten zu beschleunigen. Cybersecurity-Bedrohungen werden immer ausgereifter und spezieller. Organisationen benötigen daher einen Open-Source-Ansatz, mit dem sie die Sichtbarkeit des Unternehmens erhöhen und gleichzeitig die Grundlagen für eine moderne Bedrohungserkennung durch Machine Learning legen.

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