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AI VILLAGE - Generating Labeled Data From Adversary Simulations with MITRE ATT&CK

Formale Metadaten

Titel
AI VILLAGE - Generating Labeled Data From Adversary Simulations with MITRE ATT&CK
Serientitel
Anzahl der Teile
322
Autor
Lizenz
CC-Namensnennung 3.0 Unported:
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Herausgeber
Erscheinungsjahr
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Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet
Genre
Abstract
Attackers have a seemingly endless arsenal of tools and techniques at their disposal, while defenders must continuously strive to improve detection capabilities across the full spectrum of possible vectors. The MITRE ATT&CK Framework provides a useful collection of attacker tactics and techniques that enables a threat-focused approach to detection. This technical talk will highlight key lessons learned from an internal adversary simulation at a Fortune 100 company that evolved into a series of data science experiments designed to improve threat detection.