如今,网络攻击对组织的数据构成了最严重的威胁。从网络攻击中恢复通常是一个多方面的过程,需要解决技术复杂性,例如确定攻击的程度、确定受影响的数据以及确保完全恢复。使用传统的备份和恢复工具,从网络攻击中恢复通常需要手动且耗时的过程来检索攻击发生前的干净数据。即使在恢复了攻击前的干净数据后,由于虚拟机操作系统中未检测到的后门或漏洞,仍然存在将恶意软件重新感染到生产系统的风险。此外,对组织的威胁以多种方式表现出来,每种方式都带来独特的挑战。组织必须准备好有效管理独特的攻击场景,以确保网络弹性。生成式人工智能成为应对这些挑战的理想解决方案,提供富有表现力和情境感知的指导,简化恢复过程。
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