Acronym Definition API Application Programming Interface CA Central Authority (Zscaler) CID Customer Identification (CrowdStrike) CLI Command Line Interface CSV Comma-Separated Values CVE Common Vulnerabilities and Exposures DLP Data Loss Prevention DNS Domain Name Service DPD Dead Peer Detection (RFC 3706) EDR Endpoint Detection and Response GRE Generic Routing Encapsulation (RFC2890) HEC HEC HTML以太网通道IKE Internet密钥交换(RFC2409)IOC IOC妥协IPS入侵预防系统IPSEC Internet协议安全性(RFC2411)NGAV NGAV下一代防病毒NSS NSS NSS NSS NSS NSS NALOLOL STRING SERTIGN SERVIC SSL安全套接字层(RFC6101)XFF XForwarded-For(RFC7239)Zia Zscaler Internet访问(ZScaler)
今天的多态性零日攻击已经超过了基于IOC的传统安全方法,需要另一种思维方式。大多数解决方案都试图在设备或网络级别停止攻击,但在保护其上运行的实际应用程序方面没有装备。ART NGAV的状态正在寻找设置IOC模式来ID攻击并应用适当的块。但是,今天的最新攻击几乎每天都可以改变/迭代攻击行为,以使他们始终比后卫创建新障碍的能力领先一步。此外,通过利用应用程序漏洞以及杠杆一旦有立足点,就可以通过NGAV和EDR方法来获得复杂的攻击者。更糟糕的是,这些解决方案可以被复杂的攻击者绕过或关闭。解决方案ARIA构建了一种更简单的通用方法,可以通过停止攻击在设备内存中执行并执行任何伤害,以阻止这些攻击。我们首先锁定从掺假的应用程序,通过实时阻止其漏洞的基于代码的利用。此外,我们关注的是复杂的网络犯罪技术或国家基于国家的攻击者使用并阻止他们活跃的技术。最后,我们还可以将设备锁定,以仅运行已知和批准的应用程序。通过这种方式,我们可以阻止任何外国代码(例如零日恶意软件/勒索软件)执行,并停止复杂的攻击当今的解决方案,无法轻易检测到更不用说停止了。我们的目标是创建任何人都可以使用的易于操作的完全自动化的网络安全保护。
首字母缩写定义CA中央权威(ZSCALER)CSV逗号分隔值CVE CVE常见漏洞和导出DLP数据损失预防DNS DNS域名DNS域名DPD DED PEER DEDED DEAD PEER检测(RFC 3706)EDR端点端点检测和响应GRE GRE GRE GRE GRE INFERIC INTERATION INTECTION INTERCE INTERICTION INTECTIC IDPONTICE ICTICE i IDP IDP DICSTICS IDP IDPS IDP PROCANCTICE IDP (RFC2409) IOC Indicators of Compromise IPS Intrusion Prevention System IPSec Internet Protocol Security (RFC2411) IWA Integrated Windows Authentication NGAV Next-Generation Antivirus PFS Perfect Forward Secrecy PSK Pre-Shared Key RFM Risk Management Framework SaaS Software as a Service SAML Security Assertion Markup Language SCIM System for Cross-domain Identity Management SSL Secure Socket Layer (RFC6101)TLS传输层安全VDI虚拟桌面基础架构
在孤立的、隔离的局域网 (LAN) 中,依赖外部更新和基于签名的检测的传统安全方法不足以抵御不断演变的网络威胁、零日攻击和内部威胁。缺乏互联网连接限制了实时更新,使这些网络变得脆弱。此外,一旦用户会话启动,基于密码的身份验证等静态安全机制就无法检测到持续的异常或内部活动。为了应对这些挑战,一个专注于 LAN 安全的全面 AI 驱动解决方案至关重要。该系统将在离线环境中自主运行,利用先进的用户和实体行为分析 (UEBA) 来持续监控用户操作、系统交互、LAN 流量和关键 LAN 参数。通过实时检测偏离正常行为的情况,该解决方案可以识别内部威胁、帐户接管和未经授权的操作。集成的异常检测算法将增强主动威胁识别和风险缓解。该解决方案利用模式分析和行为分析等技术,确保持续监控网络活动、有效跟踪 USB 设备,并提供先进的下一代防病毒 (NGAV) 功能,以便在隔离的 LAN 内全面检测恶意软件。这种基于 AI 的防御机制将动态保护敏感数据和关键任务系统免受现代网络威胁(包括未经授权的 USB 设备连接和恶意软件渗透),从而显著改善隔离网络的整体安全状况。