BlackBerry Kembangkan UEM Gunakan Machine Learning Canggih

JAKARTA, iNews.id - BlackBerry memiliki pendekatan unik dalam mengembangkan unified endpoint management (UEM) dengan memanfaatkan machine learning (pembelajaran mesin) dan predictive analytics (analitik prediktif) dalam menetapkan standar baru lingkungan zero trust. Mereka menghadirkan tingkat kecanggihan baru di seluruh sektor industri yang memprioritaskan keamanan.

Solusi UEM dari BlackBerry telah digunakan berbagai perusahaan terdepan di sektor industri yang teregulasi dengan ketat, termasuk layanan keuangan, instansi pemerintah, industri energi, dan layanan kesehatan.

Tak heran, BlackBerry kembali terpilih sebagai perusahaan terdepan (Leaders) penyedia UEM dalam Gartner Magic Quadrant for Unified Endpoint Management Tools 2019. Gelar ini diraih BlackBerry selama empat tahun berturut-turut.

"Internet of Things (IoT) mendorong adanya transformasi perusahaan, tetapi untuk menyukseskannya, perusahaan harus memiliki kemampuan untuk mengelola dan mengamankan infrastruktur IoT-nya," kata Chief Marketing Officer BlackBerry, Mark Wilson dalam keterangan persnya yang dilasnir iNews.id, Kamis (29/8/2019).

“BlackBerry UEM dapat mengoperasikan IoT dengan aman yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk menyediakan kontrol endpoint dan kontrol kebijakan yang lengkap bagi portofolio perangkat dan aplikasi yang berkembang dalam suatu perusahaan. Pelanggan kami dapat mengoperasikan berbagai endpoints dan perangkat dengan percaya diri karena telah memiliki keamanan, data yang terlindungi, dan mampu mencapai standar kepatuhan," ujarnya.

BlackBerry® Intelligent Security merupakan solusi terbaru dari BlackBerry yang menyediakan lapisan adaptive security (keamanan adaptif) ke dalam sistem UEM atau UEM Cloud perusahaan yang sudah ada sebelumnya tanpa perlu memasang perangkat lunak tambahan.

Teknologi ini merupakan solusi berbasis cloud pertama yang memanfaatkan kekuatan keamanan adaptif, continuous authentication (otentikasi berkelanjutan), dan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan keamanan mobile endpoint.

Hal Ini memungkinkan tim IT secara dinamis menyesuaikan persyaratan keamanan dan fungsionalitas perangkat serta aplikasi perusahaan dengan perilaku (real-world behavior) serta penilaian risiko masing-masing pengguna. Penilaian risiko ini ditentukan dengan cermat menggunakan kombinasi kecerdasan buatan dan data spasial generasi baru.

Editor: Dani M Dahwilani