防御ddos_高仿表值得购买吗?_快速解决

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 由管理员2020年2月24日»Gurucul是本地和云统一安全和风险分析技术的领导者,推出了自动化智能威胁搜索,该技术使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来检测与网络攻击和数据泄露相关的行为,同时为人工调查提供最先进的能力。Guruchul将在2020年RSA大会上展示这些新的人工智能功能。传统的威胁搜寻工具和SIEM使用传统的功能,只关注有限数量的用例,因为它们依赖的数据和警报来自一组狭窄的资源。随着云应用以创纪录的速度增长,威胁搜索必须跨越混合、内部和云环境,服务器怎么有效防御ddos,并从多云SaaS/PaaS/IaaS、应用程序、基础设施、漏洞管理、物联网、威胁情报、医疗设备、防火墙、网络设备等处获取数据。Guruchul提供了无代理的现成集成,可以大规模收集、接收和丰富来自不同来源的数据,从而确保性能并提供实时、端到端的可视性和上下文。新的AI/ML行为分析,用于引导主动搜索未知威胁,丰富了MITRE ATT&CK框架策略和技术以及风险评分、预构建剧本和案例管理功能,可将检测和响应时间缩短67%。Guruchul提供预先构建的威胁库,包括模型、查询、数据功能和剧本,以支持广泛的威胁搜索用例,如内部威胁检测、数据过滤、网络钓鱼、端点取证、恶意进程、勒索软件检测和网络威胁分析,以及网络威胁,以人为中心和实体相关的威胁场景。这些预先打包的库帮助分析员区分基本活动的优先级,并使用上下文数据集中精力对新的和未知的威胁模式进行主动调查。同时,cdn高防应急中心,guruculminer中新的人工智能功能有助于发现受影响的用户、设备和实体。Guruchul的首席技术官Nilesh Dherange说:"与威胁狩猎相关的最大挑战之一是将来自不同来源的数据拼凑在一起,以追踪攻击不同阶段的起源、战术和技术。"。"通过将链接分析和链接相结合,Guruchul自动连接与事件相关的所有事件,ddos防御方法弹性ip,并提供混合/无边界上下文,而无需分析员运行多个查询或使用不同的应用程序。同时,开箱即用的威胁库和AI/ML引导的威胁搜索允许安全人员自信地检测、分析并立即采取补救措施。"Guruchul AI支持的威胁搜索功能应用高级ML算法来评估广泛的行为属性,以识别异常、异常值和妥协指标。它使用了1600多个预先构建的网络安全和威胁搜索模型,涵盖了数百个企业中最常用的云、物联网、业务、基础设施、数据库和网络应用程序。端到端分析支持威胁搜索Guruchul AI/ML支持的威胁搜索功能提供以下功能:guruculminer支持自然语言快速搜索,以任何数据集为中心,节省搜索,并使分析师能够专注于调查,而不是编写复杂的查询。还可以通过向下搜索和应用其他筛选结果来轻松进行筛选。自动事件时间表为事件前后分析创建了整个攻击生命周期的智能链接。时间线可以跨越数天,甚至数年的数据,并且具有易于理解的可视化效果。通过与Gurucul SOAR的集成,自动化风险优先智能响应使分析师能够在检测到威胁时调用数百个操作和行动手册,从而将损害降至最低。预测分析可以通过受影响设备的摘要视图和有关用户的信息(包括标题、部门、位置等)来预测潜在的下一步攻击,以便进行先发制人的补救。建立了个人网络安全技术人员和网络安全技术支持小组,ddos攻击与防御电子书,包括网络安全技术人员和CTI技术支持人员。基于MITRE ATT&CK Framework API的集成涵盖工业控制系统、企业和移动设备的威胁搜索,并确保使用Gurucul的风险评分机制自动检测到新的威胁并确定其优先级。可视化和仪表盘使分析人员能够从不同的角度查看威胁,使用包括树形图、气泡图等在内的多个小部件,这些小部件提供对事件的全面深入分析功能,而不必离开界面。独特的记分卡小部件生成网络威胁搜寻结果的蜘蛛图表示,防御cc用什么,如影响、持续缓解措施、过程改进得分等。指标报告包括预先构建和易于定制的每日、每周、每月和年度威胁报告和仪表板模块,涵盖当前和过去的趋势、资源分配等。外部链接:Guruchul推出新的AI/ML行为分析,用于引导主动搜索未知威胁分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享

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