Tối ưu chi phí vận hành dựa trên dữ liệu lịch sử

VCS-iML là giải pháp trong việc sử dụng các dữ liệu vận hành giám sát ATTT trong lịch sử để gợi ý và tự động ra quyết định giúp lọc bỏ các cảnh báo phát hiện nhầm (false positive), giúp giảm tải cho việc vận hành việc giám sát sự cố tại VCS.

Trong quá trình giám sát ATTT bảo vệ Tập đoàn và khách hàng, Trung tâm Giám sát và Phản ứng trên Không gian mạng thuộc Công ty An ninh mạng Viettel (VCS) đang vận hành số lượng lớn các cảnh báo ATTT, trong đó có một số cảnh báo có tỉ lệ phát hiện nhầm (false positive) cao như cảnh báo Email Phishing qua URL, các cảnh báo phát hiện bất thường,…. Việc vận hành các cảnh báo nhầm này tạo ra tải vận hành không đáng có cho Trung tâm Giám sát và Phản ứng trên Không gian mạng. Bên cạnh đó cũng tồn tại nhiều tập luận chưa được vận hành do số cảnh báo nhiều, tối ưu lâu, dẫn đến nguy cơ mất giám sát.

Đứng trước tình trạng đó, Trung tâm Kỹ thuật và Công nghệ thuộc VCS đã nghiên cứu và cho ra đời giải pháp interactive Machine Learning – iML. VCS-iML sử dụng các công nghệ học máy và học sâu tiên tiến để học các tri thức vận hành trong lịch sử của tổ chức, nhằm nâng cao chất lượng cảnh báo. Giải pháp liên tục học đặc trưng của các cảnh báo sạch đã được vận hành trong lịch sử của tổ chức để gợi ý hoặc tự động ra quyết định lọc bỏ các cảnh báo phát hiện nhầm cùng với rủi ro miss thấp, trong suốt với người dùng.

VCS-iML tự động đóng các Case false positive thay cho người vận hành

Sau 3 tháng triển khai, giải pháp VCS-iML đã lọc bỏ được 31% cảnh báo phát hiện nhầm (false positive), giúp giảm tải trong khâu vận hành giám sát cảnh báo sự cố tại VCS.