SYSTEM AND METHOD UTLIZING MACHINE LEARNING TO PREDICT SECURITY MISCONFIGURATIONS

Configuration monitoring is performed using a computer-based system and method by identifying misconfigured settings through the collection of large amounts of configuration data from diverse sources. The configuration data is then analyzed to identify misconfigured items. Automation of such configurations is implemented using machine learning to analyze existing configurations as well as new configurations. By using machine learning, the computer-based system and method can predict a pass state or a fail state of the configuration of a newly connected system in an organization. A logistic regression classifier is trained using old complying configuration data and data reflecting industry standards. The trained classifier can predict and classify whether a new configuration passes or fails the industry standards based on the training data of old configuration data. The computer-based system and method using the trained classifier generate and output a report indicating a pass or fail state of the new configuration. Une surveillance de configuration est effectuée à l'aide d'un système informatique et d'un procédé par identification de réglages mal configurés par la collecte de grandes quantités de données de configuration provenant de diverses sources. Les données de configuration sont ensuite analysées pour identifier des éléments mal configurés. L'automatisation de telles configurations est mise en œuvre à l'aide d'un apprentissage automatique pour analyser des configurations existantes ainsi que de nouvelles configurations. À l'aide d'un apprentissage automatique, le système et le procédé informatiques peuvent prédire un état de réussite ou un état d'échec de la configuration d'un système nouvellement connecté dans une organisation. Un classificateur de régression logistique est formé à l'aide d'anciennes données respectant la configuration et de données reflétant des normes industrielles. Le classificateur formé peut prédire et classifier si une nouvelle configuration se conforme ou ne se conforme pas aux normes industrielles sur la base des données d'apprentissage d'anciennes données de configuration. Le système informatique et le procédé utilisant le classificateur formé génèrent et délivrent un rapport indiquant un état de réussite ou d'échec de la nouvelle configuration.