Solutions d’apprentissage machine pour Réponse aux vulnérabilités
Recommandations d'affectation de vulnérabilité utilise ServiceNow® Intelligence prédictive l’apprentissage machine pour recommander des groupes d’affectation pour les éléments vulnérables (VI) et les tâches de rattrapage (VUL ou RT). Vous pouvez réduire le temps que vous consacrez à l’identification des propriétaires des résultats de vulnérabilité non affectés ou mal affectés. En outre, vous pouvez afficher un score de confiance généré par le système qui évalue si le groupe d’affectation recommandé est adapté pour résoudre la vulnérabilité.
Les Intelligence prédictive options permettent Réponse aux vulnérabilités d’offrir une meilleure expérience professionnelle en créant et en formant un modèle de définition de solution capable de prédire le groupe d’affectation en fonction des données existantes.
Pour en savoir plus, consultez Intelligence prédictive.
Recommandations d'affectation de vulnérabilité
- Réponse aux vulnérabilités (
com.snc.vulnerability) - Intelligence prédictive (
com.glide.platform_ml)
Pour en savoir plus, consultez Intelligence prédictive.
Scores de confiance
Utilisez l’application Recommandations d'affectation de vulnérabilité pour générer le score de confiance qui indique le niveau de confiance des groupes d’affectation recommandés pour les RT ou VI sélectionnés. Le score de confiance évalue si le système est convaincu que le groupe d’affectation recommandé est apte à résoudre la vulnérabilité. Jusqu’à 10 recommandations s’affichent. Ces recommandations sont basées sur la probabilité la plus élevée de réussite des affectations. La première recommandation de la liste signifie que le système a la plus grande confiance dans le fait qu’il s’agit du bon groupe d’affectation.
Par exemple, sur une échelle de 0 à 100, pour chaque groupe d’affectation, le score de confiance suggère la probabilité qu’un VI ou un RT appartienne à ce groupe particulier.