来自 数据 2021-11-06 14:05 的文章

ddos防护_高防包包_解决方案

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 由管理员2019年8月1日是基于行为的安全和欺诈分析技术的领先者,该公司发布了业内最先进的网络流量分析产品Gurucul Network behavior analytics(NBA)解决方案。它利用Guruchul的高级机器学习分析来识别高级和未知的网络威胁。Guruchul网络行为分析解决方案提供灵活的实体建模,以监控和识别任何实体的异常、风险行为。这包括工作站、服务器和防火墙等传统设备,以及扩展网络设备,如机器人过程自动化(RPA)过程、物联网设备(CCTV、自动售货机)、OT基础设施(制造业和公用事业行业使用的自动化传感器)和销售点(POS)设备。大多数组织倾向于依赖网络监视工具来检查网络的健康状况。这些工具检测并报告设备或连接的故障。然而,他们无法修复问题,ddos防火墙,也无法发现未知威胁。通过将行为分析应用于网络流量,网络流量分析解决方案可以帮助组织识别常规网络安全工具可能忽略的可疑活动。Guruchul首席技术官Nilesh Dherange说:"云、移动和物联网技术的采用正在形成一个更大的攻击面,同时使组织面临全新的安全威胁,ddos防御瓶颈,包括恶意机器人程序和脚本。"。"因此,解决网络中基于实体的安全威胁已成为当务之急。Guruchul的网络流量分析技术几乎没有监测设备及其行为的固有手段,ddos防御30G多少钱,因此提供了有价值的检测、风险评分和警报功能,低价法国高防cdn,以抢占恶意活动。"网络行为分析Guruchul网络行为分析使用网络流和数据包数据的高级机器学习算法识别未知威胁。该解决方案使用实体模型根据网络流数据(如源和目标IP/机器、协议和字节输入/输出)为网络上的每个设备和机器创建行为基线。它还利用DHCP日志将特定于IP的数据与机器和用户关联起来。Guruchul网络行为分析提供了预先配置和调整的预打包机器学习模型,以运行在高频网络数据流上,以检测实时异常和风险等级威胁。该解决方案与Gurucul用户和实体行为分析(UEBA)平台相结合,在企业应用程序或系统上提供网络、身份、访问和活动的360度可视性。这种上下文链接的数据和广泛的开箱即用行为和威胁模型库有助于识别高级和未知威胁,如零日漏洞攻击、无文件恶意软件和勒索软件。它通过检测给定实体(如服务器、IP、设备)上的异常行为、网络内的相关横向移动、指挥和控制(C2)通信、来自受损帐户的可疑帐户活动和访问滥用来实现这一目的。该产品的数据处理和分析框架可快速实时检测威胁,防御CC服务器,并发现潜伏在网络攻击各个阶段之间的APT/隐形攻击。外部链接:Guruchul网络行为分析解决方案提供高级和未知网络威胁的识别分享这个页码:LinkedInFacebookTwitter分享