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GAMESEC06-BP02 Use ferramentas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para automatizar aspectos de sua estratégia de proteção de infraestrutura
O Amazon Lookout for
Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida: Alto
Orientação para implementação
Como alternativa, você pode optar por criar, treinar e hospedar um modelo personalizado de aprendizado de máquina usando a SageMaker IA da Amazon
Exemplo de cliente
AnyCompany A Games usa o Amazon Lookout for Metrics para detectar automaticamente padrões incomuns no desempenho do servidor, nas tentativas de login de jogadores ou nos volumes de transações que podem indicar ameaças de agentes mal-intencionados. Além disso, eles usaram a Amazon SageMaker AI para desenvolver modelos personalizados de aprendizado de máquina que analisam continuamente os padrões de tráfego de rede e o comportamento dos jogadores para ajudar a identificar ameaças coordenadas, como redes de bots que estão tentando explorar sua economia virtual.
Essa abordagem automatizada permite que sua equipe de segurança se concentre em investigar e responder a ameaças genuínas, em vez de monitorar manualmente milhares de métricas, ao mesmo tempo em que garante que os padrões de ameaças emergentes sejam detectados e resolvidos antes que possam afetar significativamente a disponibilidade do jogo ou a segurança do jogador.
Etapas de implementação
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Use o Amazon Lookout for Metrics Lookout for Metrics para ajudar a detectar e diagnosticar automaticamente anomalias nos principais dados comerciais e operacionais
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Integre o Amazon Lookout for Metrics com fontes de dados como o Game Analytics Pipeline, o Amazon S3 CloudWatch , ou monitore métricas como receita, logins e retenção.
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Use a Amazon SageMaker AI para criar, treinar e hospedar modelos personalizados de aprendizado de máquina para casos de uso avançados, como detecção de fraudes, prevenção de fraudes e moderação de conteúdo.