취약성 대응에 대한 솔루션 정의 생성 및 교육

  • 릴리스 버전: Australia
  • 업데이트 날짜 2026년 03월 12일
  • 소요 시간: 1분

    • 를 사용하여 예측 인텔리전스솔루션 정의 모델을 취약성 대응 만들고 교육합니다. 이 모델을 사용하여 기존 데이터를 기반으로 취약한 항목(VI) 또는 정정 작업(RT)에 대한 할당 그룹을 예측할 수 있습니다.

    시작하기 전에

    필요한 역할: sn_vul.vulnerability_admin

    프로시저

    1. 다음으로 이동 모두 > 예측 인텔리전스 > 분류 > 솔루션 정의.
    2. 분류 정의 양식에서 취 약한 항목 할당을 클릭합니다.
      이것이 기본 솔루션 정의입니다.
      주:
      • 기본 교육 빈도는 30일입니다. 즉, 모델은 30일마다 구성된 필터 조건과 일치하는 VI 데이터 세트를 사용하여 자동으로 재학습합니다.
      • 취약한 항목 테이블의 필드를 교육에 사용할 수 있습니다. 기본 솔루션 정의는 취약성.요약 및 구성 항목이라는 두 개의 VI 필드를 기반으로 교육됩니다 . 이름. 조직의 취약성 소유권을 예측하는 데 유용한 필드에 따라 교육에 사용되는 필드를 사용자 지정할 수 있습니다.
    3. 분류 솔루션을 만들고 교육하려면 분류 솔루션 만들기 및 교육을 참조하세요.
      주:
      유사성 또는 클러스터링 솔루션을 만들고 교육할 수도 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.
    4. 업데이트 및 재교육을 클릭합니다.
      주:
      ML 솔루션에 대한 고급 설정을 구성하려면 ML 솔루션에 대한 고급 설정 구성을 참조하세요.