来自 数据 2021-11-05 19:00 的文章

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"信息是21世纪的石油,分析是内燃机。"—Peter Sondergaard,高级副总裁Gartner本周,我参加了西雅图的SIRAcon会议,这是由信息风险分析师协会主办的会议。我谈到了Risk I/O对漏洞管理的"修复什么是重要的"方法背后的方法,以及我们如何使用实时漏洞和实时漏洞数据来构建模型,ddos防御金山,以及为什么这样的模型比现有的基于CVSS的风险排名表现得更好。然而,会议上许多合格和优秀的发言者之间有一些持久的主题。结合和实施这些实践并不是一件简单的事情,ddos防御流量,但是组织应该注意到,国内高防CDN评价,作为一个行业,信息安全是可以发展的。1这不是我们的第一次牛仔竞技。风险无处不在,运营商防ddos防御方法,其他与我们没有太大区别的行业也开始流行起来。Ally Miller的早间主题演讲讨论了构建欺诈检测团队的结构化、量化的方式:从实时数据收集、更新指导欺诈决策的大型全球模型开始,以及实时做出决定的能力。这需要与业务流程和优秀的基础设施进行巧妙的接口,但这是以前做过的,而且在漏洞管理方面也需要这样做。他把地震学和反恐类比起来,这些领域的成熟度和相对相似性(通常很难量化或观察到的风险)也值得我们去探索。最后,他的演讲对预测和预测之间的区别进行了有益的讨论。预测描述了对某一特定事件的预期("明天会下雨"),而预测则更为笼统,它描述了一段时间内若干事件发生的概率("12月将有2英寸的降雨","第二天有20%的机会下雨")。在很大程度上,讨论的焦点是管理层如何看待两者之间的差异。在地震学中,我们无法预测,因为力学机制是模糊的,所以我们只能预测。infosec似乎也是如此。2好的模型需要好的数据。微软的adamshostack就数据驱动安全程序的价值做了一个非常有说服力的结束语。以收集数据为目标的实验将产生科学的工具,并将定性(读:模糊)决策从风险管理中剔除。另一种选择是维持现状——依赖政策或根据标准衡量组织绩效,这对于停滞至关重要,没有人能说我们的对手。他表示,cc防御会拦截蜘蛛,尽管几乎所有的组织都遭到了破坏,但开发违规模型却非常困难,这主要是因为很难获得全球泄露数据集。不是这样!我们正在努力将新的漏洞数据源整合到风险I/O中,但他肯定是正确的,这是任何一家公司都难以承担的项目。Adam最后呼吁各组织鼓励更好地共享数据(hear,hear),这也反映了其他谈话(特别是杰夫·劳德关于为什么我们需要收集数据来确定基本速率概率)的看法,即需要一个像CDC那样的集中式机构来收集信息安全数据。我们来获取一些数据。我们已经有了一个很好的开始。