XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主动威胁
13自动化用例和超越/div>
分析师每天最多处理150,000个警报，而64％的警报未解决。必须手动分类警报和大量安全数据的时间密集型性质意味着宝贵的时间最终会花在日常和重复的任务上。这几乎没有空间进行主动威胁狩猎和批判性分析。因此，分析师很难在安全操作中心（SOC）看到明显的信号，从而导致平均时间到响应较慢（MTTR）和风险升高。
node4-security-product-portfolio.pdf
威胁检测：我们由Microsoft提供支持的托管SOC和SIEM服务。我们的24*7服务监视您的基础架构，并在发现异常时提醒我们的支持团队。SOC是Node4威胁智能，整理，分析，然后对我们客户的利益行事的枢纽。以及核心服务，我们可以与您的SOC或分析师合作，为您自己的功能或支持功能提供增强。我们不断努力改善SOC内的主动威胁情报，旨在在影响客户之前停止攻击。
使用迁移工具迁移Palo Alto网络防火墙到Cisco Multicloud防御
•您现在可以在目标管理中心配置威胁防御高可用性（HA）对，并将配置从安全的防火墙ASA HA对迁移到管理中心。选择“选择目标”页面上的HA对配置，然后选择一个活动和备用设备。选择主动威胁防御设备时，请确保在管理中心拥有相同的设备，以使HA对配置成功。请参阅迁移的Cisco Secure Firewall ASA中的安全防火墙迁移工具的指定目标参数，并使用“迁移工具”书籍进行Cisco Secure Firewall威胁防御措施以获取更多信息。
网络安全 – 解决方案和服务
为客户提供集成的网络防御机制。他们还提供专家服务——这些专家擅长威胁搜寻和事件管理，能够提供托管检测和响应 (MDR) 服务并配备最新技术——以支持机构通过威胁缓解和遏制主动检测和响应。由于客户对主动威胁搜寻的期望不断增长，提供商正在通过安全威胁和漏洞情报增强其 SOC 环境，并在自动化、大数据、分析、人工智能和机器学习等技术上进行大量投资。这些先进的 SOC 可以支持专家驱动的安全情报响应，为客户提供全面统一的高级安全方法。
网络弹性成熟度5：增强检测
●妥协的早期检测：在备份和生产环境中检测可疑活动的复杂监控工具，包括未经授权的更改或数据加密。●主动威胁狩猎：使用备份和其他安全数据连续搜索妥协指标（IOC），甚至在完全识别事件之前。●最小化停留时间：通过尽早发现威胁，您的团队可以更快地做出响应，减少时间攻击者必须在系统中徘徊并限制攻击的影响。●跨环境的集成威胁检测：监视和警报系统已集成，以确保立即标记生产或备份系统中违规的任何迹象，从而可以快速措施包含攻击。
用AI和机器彻底改变网络安全...
随着网络威胁的发展和增长，传统的网络安全方法正在努力与现代攻击的日益复杂性保持同步。本文研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何通过自动化关键过程（例如威胁检测和响应）来彻底改变网络安全性。传统安全模型在很大程度上依赖手动监控和预定义的规则，这可能导致响应延迟和遗漏威胁。AI和ML技术通过实现网络流量，识别异常和主动威胁缓解的实时分析来提供替代方案。这些系统能够从历史数据中学习，随着时间的推移提高其检测能力，并适应新的和未知的威胁，包括零日脆弱性。
人工智能时代的网络安全
随着人工智能 (AI) 不断改变我们的生活和工作方式，人工智能时代的网络安全已成为一个日益复杂和关键的问题。虽然人工智能技术提供了巨大的好处，但它们也对网络安全构成了重大风险，包括数据泄露、网络攻击和新漏洞的产生。为了应对这些挑战，网络安全专业人员必须调整他们的策略和工具，以跟上人工智能和相关技术的快速发展。这需要一种多方面的方法，包括主动威胁检测、实时监控和自适应响应能力。此外，确保敏感数据的隐私和安全已成为一个至关重要的问题，组织必须实施强大的数据保护政策和协议来防范潜在威胁。随着人工智能的不断发展，网络安全专家必须保持警惕和敏捷，以保持领先地位并防范新出现的威胁。