Predictive Prioritization : avec la data science, priorisez les 3 % de vulnérabilités susceptibles d'être exploitées

En 2017, 15 038 nouvelles CVE ont été publiées, contre 9 837 en 2016. L'année dernière, ce sont 16 500 nouvelles CVE qui ont été divulguées. Face à la croissance persistante des vulnérabilités année après année, pour ne pas dire jour après jour, il devient inutile de corriger chaque menace potentielle. La nécessité de prioriser est évidente, mais par où commencer, surtout si l'évaluation CVSS classe la majorité des vulnérabilités comme étant élevées ou critiques ?

Découvrez Predictive Prioritization, un nouveau processus permettant de redéfinir la priorité des vulnérabilités en fonction de leurs chances d'être exploitées dans le cadre d'une cyber-attaque. Predictive Prioritization s'appuie sur un algorithme d'apprentissage automatique pour identifier les vulnérabilités présentant la plus forte probabilité d'être exploitées dans un avenir proche.

Au sommaire de ce livre blanc technique :

• La façon dont Predictive Prioritization exploite le cadre CVSS de manière plus judicieuse
• Le fonctionnement de Predictive Prioritization, y compris les principes clés sur lesquels le modèle des menaces est basé
• Les raisons pour lesquelles le classement dynamique attribué par Predictive Prioritization offre un avantage décisif par rapport à l'évaluation CVSS statique
• Les raisons pour lesquelles Predictive Prioritization est une stratégie de remédiation plus précise que les autres

Faites le premier pas pour surmonter la prolifération des vulnérabilités. Téléchargez « Predictive Prioritization : avec la data science, priorisez les 3 % de vulnérabilités susceptibles d'être exploitées » dès aujourd'hui.