Automatische Anomalieerkennung

Um Störungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) prognostizieren zu können, werden zunächst historische Störungsdaten benötigt. Diese stehen häufig nicht, oder nicht in ausreichender Menge, zur Verfügung. Deshalb ist oftmals die automatisierte Erkennung von Anomalien die Vorstufe zur Störungsprognose.

Die Anbieter von Antiviren-Software sind bei Ransomware-Angriffen immer einen Schritt hinterher. Der Cloud‐Datenschutz-Spezialist Druva hat deshalb neue Monitoring‐ und Detection‐Funktionen für seine Lösungen entwickelt, die Unternehmen proaktiv vor verdächtigen Datenaktivitäten warnen.
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