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コスト考慮型決定フォレスト

分類エラーのコストが不均等なシナリオ(例:自動車の侵入検知)に特化した機械学習アルゴリズム。標準的な決定フォレストを改良し、高リスクの脅威を優先的に識別します。これにより、企業はサイバーセキュリティリスクをより効果的に管理し、ISO/SAE 21434などの標準に準拠できます。

提供:積穗コンサルティングサービス株式会社

実務への落とし込み

積穗コンサルティングは、この概念を運用可能な制度・プロセス・審査対応へと落とし込む支援を行っています。

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