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Palo Alto Networks presenta il primo NGFW alimentato a ML

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Lunedì, 29 giugno 2020 12: 17

Migrazione del concetto di sicurezza della rete reattivo a proattivo.

paloalto web

In un webinar tenutosi il 17 giugno, Palo Alto Networks, un partner di TI Safe, ha presentato un'importante innovazione nella sicurezza informatica: il primo firewall di nuova generazione con tecnologia Machine Learning (ML) integrata.

In un approccio completamente nuovo, NGFW basato su ML utilizza modelli di apprendimento automatico che identificano varianti di attacchi informatici e che bloccano fino al 95% dei tentativi di intrusione di malware. "Tredici anni fa, abbiamo completamente cambiato la sicurezza della rete quando abbiamo creato il firewall di nuova generazione", ha dichiarato Nir Zuk, fondatore e CTO di Palo Alto Networks, nel webinar. “Con la crescita delle reti aziendali, con cloud ibridi, dispositivi IoT e home office, gli attacchi si stanno evolvendo rapidamente e automaticamente. Ecco perché era necessario un nuovo approccio radicale alla sicurezza informatica ”, ha spiegato in dettaglio.

PAN-OS versione 10.0 introduce il primo NGFW al mondo con Machine Learning al mondo che apprende continuamente e migliora in modo proattivo la sicurezza, in modo che i professionisti della sicurezza non solo mantengano il passo, ma siano sempre all'avanguardia. Il firewall di nuova generazione (NGFW) di Palo Alto Networks:

- Aiuta a bloccare le nuove minacce incorporando l'apprendimento automatico (ML) nel nucleo del firewall per fornire la prevenzione in tempo reale di attacchi senza segno.

- Identifica i nuovi dispositivi IoT con ML e questa identificazione si basa sul comportamento dell'utente, rimuovendo la dipendenza dalle impronte digitali.

- Utilizza l'elaborazione ML ad alta intensità di CPU e i dati basati su cloud per rilevare gli attacchi più sofisticati quasi in tempo reale.

- Sfrutta i processi ML basati su cloud per inviare firme e zero istruzioni di ritardo a NGFW per fermare gli attacchi e riconfigurare le politiche.

- Raccoglie continuamente i dati di telemetria per consentire processi ML ad alta intensità di CPU e dati basati su cloud, che raccomandano modifiche ai criteri per ottimizzare l'utilizzo della sicurezza e i risultati.

Lido 19 volte Ultima modifica il martedì, 30 giugno 2020 15: 47

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