来自 安全 2021-05-02 13:16 的文章

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Zscaler如何利用Google云提供前所未有的实时安全性云安全是一项复杂的工作,ddos防御5gbs是什么意思,需要不同的技术协同工作以达到最终结果:保护当今的数字组织。谷歌云(googlecloud)这样的平台可以被证明是实现这一成果的一个有价值的工具,如果供应商将其作为一种不仅仅是装腔作势。并非所有的云都是一样的Zscaler花了10多年的时间开发、扩展和增强其专门构建的多租户安全云。而且,该公司还不遗余力地解释了为什么这种类型的云(一种服务边缘云)是从云端提供高性能内联安全的要求。流行的Google云平台(GCP)是另一种云——目的地云。它不是为边缘网络流量处理而设计和优化的,但它在安全方面仍然非常有用。Zscaler一直在利用GCP来增强Zscaler云安全服务平台。请允许我解释一下。自从我的公司TrustPath被Zscaler收购后,我一直领导Zscaler的机器学习和人工智能团队,没有GCP,我们就无法完成今天的工作。从人工智能的基本服务和存储方式来看,我们使用的是从人工智能的基础服务和存储服务到数据库的所有服务。该平台的一项差异化服务是googlecloudbigquery服务,它可以在几秒钟内处理过去需要几天才能完成的任务。我们广泛使用的另一个强大的服务是张量处理单元(TPU)服务,这是谷歌专门为机器学习和人工智能优化的硬件服务。我们再次使用GCP很长一段时间,并不是像一些公司那样,将GCP作为传递客户网络流量的场所,而是利用其巨大的人工智能和大数据能力,为我们的Zscaler云和我们的客户提供智能。Zscaler-GCP集群机器学习和Google云机器学习算法使用的计算核心总数基于"训练"数据建立数学模型。在我们的一个用例中,ddos防御的主要方案,我们在GCP存储服务上收集了数以百万计的文件样本作为培训数据。然后我们在GCP计算服务上训练机器学习模型我们还利用Google的AI平台来加快模型训练时间。我们利用经过训练的模型,并将其移动到Zscaler云上,ddos防御基础,以便实时进行威胁检测。我们的大多数用例都是关于检测、预测和阻止未知的威胁,这些威胁是没有来自安全情报源的签名的威胁。Zscaler首席技术官和执行副总裁阿米特•辛哈(Amit Sinha)在《福布斯》最近的一篇文章中提出了在网络安全行业中机器学习工作的三个基本要求。在Zscaler内部,香港阿里云ddos防御服务器,机器学习之所以非常有效,正是因为我们利用Google云的方式,结合Zscaler深厚的安全领域知识和TrustPath团队业界领先的机器学习专业知识,以及Zscaler云每天处理的大量数据。Zscaler用于数据收集和模型训练的自动化管道由于这一结合,Zscaler云通过在GCP上训练的机器学习模型得到增强,能够在出现异常时检测异常并识别新的恶意软件,即使它以前从未见过。此外,Zscaler云安全平台中运行的机器学习模块可以非常快速地对未知威胁进行判断或分类,通常在几毫秒内完成。GCP在安全方面的真正力量虽然Zscaler多年来一直在利用Google云的力量,但一些供应商最近才开始使用这个强大的工具。即使这些公司正在寻找GCP中的工具来改进他们的云安全产品,也需要相当长的时间来利用这些工具来实现最大的利益。然而,正如我在前面提到的,一些网络安全供应商使用Google云作为一种简单的方式来路由他们客户的网络流量。googlecloud让他们看起来拥有一个大型的安全云,而实际上,他们只是将为物理环境设计的遗留产品迁移到云中,并称之为云服务。Zscaler云是在云中构建的……为了云。分布在五大洲的100个数据中心为Zscaler云提供了每天处理650亿个事务的能力,因为它提供了始终接近用户的内联安全性。而且,通过使用Google云的工具来增强Zscaler技术,我们能够每秒阻止数千个威胁,以帮助我们的客户保持安全。不要以封面来评判一本书,组织在考虑云安全时有很多事情要考虑,记住并不是每件事都像它看起来的那样。表面上看起来像是真正的云产品,服务器cc攻击怎么防御,实际上可能只不过是基于地面的设备被强制安装到云设备中,这些设备不能有效地在线运行,不能充分利用GCP的真正优势和智能,也不会从不提供性能sla的供应商那里弹性地扩展在当今的数字社会,以及广阔而不断变化的威胁环境中,密切关注供应商,以确定哪些供应商在旨在保护您未来的技术上进行了投资,哪些供应商对现状的投资更多。-是机器学习与人工智能的Zscaler副总裁Zscaler_媒体_中心2_博客_发布_1-R1