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 (VIS) und Korrekturaufgaben (VULs oder RTS) zu empfehlen. Sie können die Zeit reduzieren, die Sie für die Identifizierung der Besitzer für nicht zugewiesene oder falsch zugewiesene Schwachstellenergebnisse aufwenden. Außerdem können Sie eine vom System generierte Konfidenzpunktzahl anzeigen, die bewertet, ob die empfohlene Zuweisungsgruppe geeignet ist, die Schwachstelle zu beheben.
Die Predictive Intelligence-Fähigkeiten werden in verwendet Vulnerability Response Um bessere Arbeitserfahrungen 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 Empfehlungen für die Zuweisung von Schwachstellen Anwendung zum Generieren der Konfidenzpunktzahl, die das Konfidenzniveau der empfohlenen Zuweisungsgruppen für die ausgewählten RTS oder VIS meldet. Die Konfidenzpunktzahl bewertet, ob das System zuversichtlich ist, 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 Sicherheit hat, dass es die richtige Zuweisungsgruppe ist.
Beispielsweise schlägt die Konfidenzpunktzahl auf einer Skala von 0 bis 100 für jede Zuweisungsgruppe die Wahrscheinlichkeit vor, dass ein VI oder RT zu dieser bestimmten Gruppe gehört.