人工智能网络零信任 4MIN读取

强制乘以网络安全

通过博士MatthewMcFadden
网络杰出技术师副总裁

2022年7月5日

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赛博尔

网络威胁阻隔机构日常作业最近的漏洞如Log4J显示黑客很容易开发系统并制造全发网络安全危机Log4J开发后,各地组织修复网络上数十万个脆弱互联网连接资产必威提前结束投注网络攻击越发复杂,将自主网络防御能力等解决方案整合到网络安全实践中对减轻这些威胁、安全数据和防止未来网络攻击至关重要。机构必须确定如何能尽快检测重大漏洞并近实时补救超大型IT环境自主网络即乘法

理解自主网络防御

最基本层次自发网络防御推力人工智能机学习动态分析网络行为识别风险异常活动并自动采取行动控制威胁实施右自主网络防御解决方案允许机构检测未知威胁并实时响应这不仅能提高网络安全计量效率、速度和可扩展性,而且还能释放网络安全团队专注于高级威胁检测和任务关键目标,而不是例行任务或少微事件

机构零信任行程成熟自动化应是一个关键投资优先级,因为它通过允许防御更有效规模提高弹性-预防威胁发生前或机速反应多机构已意识到需要自动化实现更高水平零信任成熟度安全用户、设备、网络、应用/工作载荷和数据与网络执行令最新网络指南、管理与预算厅零信任指南和零信任成熟模式接轨

检测未知-防止网络威胁日复一日

可能很容易识别已知威胁,但你如何用有限时间响应并大规模检测未知点?网络安全挑战永久化

输入端点检测响应必威提前结束投注强健EMR能力为IT团队提供可见度端点访问网络数据流粒度人造智能和机器学习增加后,新数据使得实时持续监控和分析成为可能,并大大提高我们识别企业内威胁的能力识别模式更容易辨别正常行为和威胁

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解决政府挑战

最大挑战之一对政府机构正全方位应用零信任原则网络安全安全安全局识别零信任成熟模型五大柱子:身份、设备、网络、应用/工作载荷和数据自动化和管理是一个核心重叠柱柱跨过这些不同领域,以确保更有效地利用这些柱柱柱

各机构还面临着扩大解决方案以满足日益增长的需求的挑战。政府组织通常有一套环境并有一套预算和一套工作队伍网络威胁的数量和复杂性持续增加,机构往往没有资源跟上速度幸运的是,自主网络防御解决方案允许网络安全实时缩放和响应事件SOAR实践跨组织基础设施实施后,大大减少执行例行任务的时间和高级解析可节省大量费用,可调到别处使用。