Lösungen für maschinelles Lernen für Vulnerability Response
Empfehlungen für die Zuweisung von Schwachstellen verwendet ServiceNow® Predictive Intelligence und maschinelles Lernen, um Zuweisungsgruppen für angreifbare Elemente (AEs) und Korrekturaufgaben (VULs oder RTs) zu empfehlen. Sie können die Zeit reduzieren, die Sie für die Identifizierung der Besitzer für nicht oder falsch zugewiesene Schwachstellenergebnisse benötigen. Außerdem sehen Sie eine vom System generierte Konfidenzpunktzahl, die auswertet, ob die empfohlene Zuweisungsgruppe zur Behebung der Schwachstelle geeignet ist.
Die Fähigkeiten von Predictive Intelligence werden in Vulnerability Response verwendet, um eine bessere Arbeits-Experience zu bieten, indem ein Lösungsdefinitionsmodell erstellt und trainiert wird, das die Zuweisungsgruppe basierend auf vorhandenen Daten vorhersagen kann.
Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Predictive Intelligence.
Empfehlungen für die Zuweisung von Schwachstellen
- Vulnerability Response (
com.snc.vulnerability) - Predictive Intelligence (
com.glide.platform_ml)
Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Predictive Intelligence.
Vertrauensbewertungen
Verwenden Sie die Anwendung Empfehlungen für die Zuweisung von Schwachstellen, um die Konfidenzpunktzahl zu generieren, die das Konfidenzniveau der empfohlenen Zuweisungsgruppen für die ausgewählten RTs oder VIs angibt. Die Konfidenzpunktzahl wertet aus, ob das System davon ausgeht, dass die empfohlene Zuweisungsgruppe zur Behebung der Schwachstelle geeignet ist. Es werden bis zu 10 Empfehlungen angezeigt. Diese Empfehlungen basieren auf der höchsten Wahrscheinlichkeit für erfolgreiche Zuweisungen. Die erste Empfehlung in der Liste bedeutet, dass das System die höchste Konfidenz hat, dass es sich um die richtige Zuweisungsgruppe handelt.
Zum Beispiel gibt die Konfidenzpunktzahl auf einer Skala von 0 bis 100 für jede Zuweisungsgruppe die Wahrscheinlichkeit an, dass ein VI oder RT zu dieser bestimmten Gruppe gehört.