来自 应用 2021-06-11 18:01 的文章

香港高防服务器_中国安防_零元试用

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最初发布于2009年12月11日的channelpartners上,我们现在身处一个机器规模的世界,数据的规模、复杂性和动态性超出了人类的能力。传统的网络安全策略不够灵活,ddos有专门的防御设备,无法跟上新兴技术和平台的采用。组织接收的数据量继续呈指数级增长,而各集团却面临处理和保护这些数据所需的可用网络安全人才的短缺。在美国,每年都有大约35万个IT人才的空缺职位,他们拥有安全技能和经验。那个简单的供求规律表明,设计和执行一个有效的安全策略变得越来越困难。人工智能(AI)和机器学习(ML)等新兴技术为解决海量数据提供了一种可能的方法,但它们并不是万能的。为了有效,这些技术必须与公司文化相结合,这种文化以积极主动的方式应对安全和威胁侦查。交易平均每天有10000个数据源从市场上扩展,但是一个普通的IT团队只能处理大约5-10%的信息。这意味着有大量的信息未经审查。你本质上是大海捞针,但你甚至没有把所有的嘿,是吗认为你能够更新你的软件,更新已知的威胁列表,防御ddos攻击的免费工具,并保持你的下一代防火墙的微调和更新是不现实的。这些都是你应该做的好的和必要的实践,但是有太多的东西要跟上。现在已经缺乏有技能的人才,再加上持续增长的大量数据,显然必须采用新的方法拿走了。零-信任途径这是一个视觉:如果电磁波谱是布鲁克林大桥,人类能看到的部分只有大约20英尺长。这与网络安全和威胁搜寻领域的比例大致相同。你看到的只是画面的一小部分,而你看不到的东西才是最大的风险。即使对于一家中端市场公司,一个经过适当调整和调整的警报流程,每天也将产生大约10000个警报。大多数IT团队最多配备两到三个专门的威胁猎手,每天最多只能处理500-1000个警报。现在,大多数人会同意5-10%不是安全性,甚至可能不是合规性。数字化和云端驱动加剧了这一问题,因为它为犯罪分子创造了更多的威胁载体,为犯罪分子渗透公司的安全战略提供了更多机会。随着环境的复杂性增加,防劫持高防云cdn,生成的警报数量也会增加。1万个警报的数字只会越来越大。然而,一个由三个人组成的团队所能处理的警报数量并不会显著提高。因此,差距继续存在增长。可扩展解决方案鉴于大多数IT团队都会收到大量信息,认为只有人类才能解决这些问题是不现实的。您必须使用零信任方法,除非您有处理所有它。一个答案是使用机器学习和人工智能来帮助整理堆积如山的数据,对其进行过滤,并使其便于威胁猎人采取行动。将机器学习应用到网络的安全性中,它会大规模地记录日志,从而正确地对误报和良性警报进行分类,同时显示和关联将暴露威胁参与者的信号。这使安全分析人员能够破坏和控制威胁。结合机器速度,您的IT团队将能够在威胁发生时检测到并在几分钟内做出响应,而不是数小时。无论你是否有能力使用人工智能,你只需要有一个答案来处理大量的数据,这些数据可以由任何数量的安全性产生技术。让买家的安全性对不同的人来说意味着很多事情——在审查解决方案时,买主必须谨慎行事。如果你的供应商或供应商不能告诉你他们将如何解决误报,他们将如何在大海捞针,他们如何寻找真正的威胁与零信任的方法,你没有安全;你感觉很好故事。它对投资的类型提出正确的问题很重要必选:什么是您作为一个客户要求拥有并能够为这个安全解决方案正常工作吗?你需要多少员工才能有效地使用它?他们需要具备哪些技能?如果这是一个基于服务的解决方案,询问他们的SOC中有多少人,他们的资历是什么。想想看,数字化世界以机器的速度运行。单靠人类的速度,无论SOC员工有多有经验和敬业精神,都无法应对网络威胁。即使有足够多的SOC分析师能够满足需求,但由于网络安全人才短缺,性价比高的全球高防cdn,你也无法找到足够的SOC分析师。为了安全起见,您必须使用零信任方法,阵列防御ddos,但必须结合解决创建的大量数据的问题。而且,你需要有一个能做到承诺的解决方案。使用上面的问题,以确保在购买AI或ML解决方案时没有令人讨厌的意外。