来自 应用 2021-11-05 15:20 的文章

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安全专业人士知道,他们无法关闭所有漏洞和防范每一个威胁。尽管在工具、策略和效率方面取得了进步,云盾ddos防御态势cc,但我经常从安全专家那里听到,他们仍然觉得自己被困在一种被动的模式中,即在试图减少检测和补救环境中威胁的时间的同时,尽可能地关闭它们。但是,如果您能够在攻击者开始利用它们之前识别并关闭可能成为高风险的漏洞呢?传统上,网络安全工作的重点是回顾历史数据。在漏洞发生后,安全团队分析日志和事件包,以确定发生了什么,以便他们能够采取适当的措施防止类似的违反再次发生。从那时起,对漏洞进行扫描的做法已经成熟,但修复团队仍然无法关闭一切,高调的数据泄露就是明证。这不是对安全部门努力的反映,而是对他们的工具的反思。这个谜题总是少了一块。当强盗已经进屋后锁门是没有意义的;如果你知道有人破门而入,为什么还要等呢?这种思路正是我们开发Kenna的利用率预测功能的原因。把它看作是安全团队的早期预警系统。利用Kenna专有的网络风险上下文技术™,漏洞预测应用机器学习、预测建模和数据科学来准确预测哪些漏洞将被武器化和利用。然后,它在您的修复工作流中对这些漏洞进行优先级排序,提醒安全和It运营团队在这些漏洞成为威胁之前采取行动。这项技术完成并扩展了最好的网络安全实践,从主动到预测。利用漏洞预测提供了对环境中系统上漏洞的未来风险的可见性,ddos防御问题,因此您不必等待超过必要时间的一分钟,而且这样做的预测准确率为94%。我们很高兴能够为安全团队提供他们所需的东西,c语言做ddos防御,cc攻击防御免费平台,使他们的漏洞管理工作从积极主动变为预测性。如果您想了解更多信息,高防加速cdn,请下载我们关于漏洞利用预测的白皮书:漏洞管理的未来。