多くの組織は、自社で使用するサードパーティライブラリに影響を与える新たな脆弱性の優先順位を正しく付けることに課題を抱えています。日々発表される脆弱性の数が膨大で、手動で監視するのは現実的ではなく、リソースを大量に消費します。 Databricksでは、企業の目標の一つとして、データインテリジェンスプラットフォームのセキュリティを強化することがあります。弊社のエンジニアリングチームは、脆弱性が公開されると同時に、その深刻度、潜在的影響、およびDatabricksのインフラに対する関連性に基づいて、脆弱性を積極的に検出、分類、優先順位付けするAIベースのシステムを設計しました。このアプローチにより、重大な脆弱性が見逃されるリスクを効果的に軽減できます。弊社のシステムは、業務にとって重要な脆弱性を約85％の精度で識別できます。優先順位付けアルゴリズムを活用することで、セキュリティチームは手動作業を95％以上削減し、数百件の問題を確認するのではなく、即時対応が必要な脆弱性の5％に集中できるようになりました。 次のステップ