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Palo Alto Networks präsentiert den weltweit ersten NGFW mit ML-Antrieb

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Montag, 29 Juni 2020 12: 17

Migration des reaktiven zu einem proaktiven Netzwerksicherheitskonzept.

Paloalto Web

In einem Webinar am 17. Juni präsentierte Palo Alto Networks, ein Partner von TI Safe, eine wichtige Innovation im Bereich Cybersicherheit: die erste Firewall der nächsten Generation mit integrierter ML-Technologie (Machine Learning).

In einem völlig neuen Ansatz verwendet ML-basiertes NGFW Modelle für maschinelles Lernen, die Varianten von Cyber-Angriffen identifizieren und bis zu 95% der Malware-Eindringversuche verhindern. "Vor dreizehn Jahren haben wir die Netzwerksicherheit vollständig geändert, als wir die Firewall der nächsten Generation erstellt haben", sagte Nir Zuk, Gründer und CTO von Palo Alto Networks, im Webinar. „Mit dem Wachstum der Unternehmensnetzwerke - mit Hybrid-Clouds, IoT-Geräten und Home Offices - entwickeln sich Angriffe schnell und automatisch. Deshalb war ein radikal neuer Ansatz zur Cybersicherheit erforderlich “, erklärte er.

Mit PAN-OS Version 10.0 wird die weltweit erste NGFW mit maschinellem Lernen eingeführt, die die Sicherheit kontinuierlich lernt und proaktiv verbessert, mit dem Ziel, dass Sicherheitsexperten nicht nur Schritt halten, sondern immer die Nase vorn haben. Die Firewall der nächsten Generation (NGFW) von Palo Alto Networks:

- Hilft, neue Bedrohungen zu stoppen, indem maschinelles Lernen (ML) in den Kern der Firewall integriert wird, um nicht signierte Angriffe in Echtzeit zu verhindern.

- Identifiziert neue IoT-Geräte mit ML und diese Identifikation basiert auf dem Benutzerverhalten, wodurch die Abhängigkeit von Fingerabdrücken beseitigt wird.

- Verwendet CPU-intensive ML-Verarbeitung und Cloud-basierte Daten, um die komplexesten Angriffe fast in Echtzeit zu erkennen.

- Nutzt Cloud-basierte ML-Prozesse, um Signaturen und Anweisungen ohne Verzögerung an NGFW zu senden, um Angriffe zu stoppen und Richtlinien neu zu konfigurieren.

- Sammeln Sie kontinuierlich Telemetrie, um CPU-intensive ML-Prozesse und Cloud-basierte Daten zu ermöglichen. Diese empfehlen Richtlinienänderungen, um die Sicherheitsauslastung und die Ergebnisse zu optimieren.

Freibad 19 mal Letzte Änderung am Dienstag, 30 Juni 2020 15: 47

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