来自 DDOS 2021-11-05 15:09 的文章

ddos防护_游戏防御盾_超高防御

ddos防护_游戏防御盾_超高防御

《美国黑帽子2018》现在已经在书中了。像往常一样,在拉斯维加斯呆一周是有趣的,令人兴奋的,有教育意义的,网吧电信ddos防御,而且是多事的。黑帽子从来不会让你失望!除了会议、供应商和聚会,当然还有一些非官方的"黑客游戏";主要的无线供应商网络瘫痪了一段时间,偶尔有与会者在背包里放着WiFi菠萝四处走动,捕捉毫无戒心的用户的智能手机。但总的来说,我们还是安然无恙度过了这一周。基于风险的趋势在今年的美国黑帽子大会上,我印象中最突出的一件事也许就是"基于风险"这个词的流行。与过去几年的IoT类似,每个供应商似乎都会把这个词写进他们的标题中,ddos防御论坛,即使它看起来并不合适。与基于市场风险排序的方法相比,更简单的方法是根据市场风险来确定风险的优先级。可以说,网安cc防御体系,在漏洞管理领域,没有比基于风险的术语更适合的了。凯娜保安和其他人一样时髦。帮助我们的团队有效地管理基于风险的风险管理。但与大多数其他供应商不同的是,这对我们来说并不是一种新的语言或新的想法——这是我们的基础,从第一天起就没有动摇过。另一件让我们与众不同的事情,尤其是在Black Hat,我们可以提供大量的证据来支持我们的主张。无论是参观我们在营业厅的展位,还是参加凯纳会议,这些都无关紧要!有效的优先级划分通过利用预测,与会者得到了一个详细的解释,并提供了定量证据,说明了Kenna如何利用机器学习和数据科学帮助组织根据风险确定漏洞的优先级。如何核实索赔当面对这些市场环境时,ccddos完美防御,每个供应商都想宣称他们帮助您根据风险为您的漏洞评分,了解如何区分它们是很重要的。即使供应商有良好的声誉和知名品牌,也要深入了解他们的索赔细节。一些需要验证的事项:当他们谈论风险评分时,ddos攻击检测及防御,它基于什么?他们用什么作为机器学习的基础?当他们声称他们使用数据科学时,怎么做?是一群人试图跟上攻击的数量和速度,还是人类只是补充了一个完善的算法数据模型,可以在几秒钟内为你的每一个漏洞提供一个特定的指标?他们能否提供效率和覆盖率指标来解释您如何使用模型来调整优先级活动以适应特定环境?当他们声称有预测能力时,他们能证明他们模型的准确性吗?如果你想知道,凯纳的预测模型是94%的准确率! 因此,今年的黑帽子已经过去,我们需要超越党派和浮华的眼光,而要记住我们吸取的教训和我们看到的技术,这些将有助于最大限度地提高我们组织的风险态势。但与任何事件一样,也要记住对你所听到的一切持保留态度。不要只从表面上接受任何供应商的话;测试他们,让他们证明他们的主张。这将有助于您为您的组织做出正确的决策,从而最大限度地提高安全团队的效率和效率,从而最大限度地减少组织面临的风险。了解更多有关Kenna安全漏洞预测模型的信息,或者阅读我们最近的研究报告《预测优先级:分析漏洞修复策略》。