至顶网网络频道 综合消息:2019 年 6 月 17 日 ,全球领先的网络安全解决方案提供商 Check Point 软件技术有限公司(纳斯达克股票代码:CHKP)宣布推出 CloudGuard Log.ic 云原生威胁防护和安全智能解决方案。借助 CloudGuard Log.ic,客户可以在弹性云环境中查看每个数据流和审核跟踪记录,并了解云数据和活动,从而加快取证调查流程。
CloudGuard Log.ic 可有效检测云异常,阻止威胁和入侵,并支持客户通过情境丰富的可视化对 AWS 等公有云基础架构中的安全事故进行全面调查。Log.ic 是 Check Point CloudGuard 云安全产品家族的新成员。
Cyber Security Insiders 为 Check Point 开展的一项云安全调查发现,IT 组织面临的最大云运营安全问题是合规性 (34%) 和基础设施安全性缺乏可视性 (33%)。虽然大多数组织 (54%) 表示他们的云实例没有遭到黑客入侵,但令人惊讶的是,25% 的组织并不知道他们是否遭到过攻击。15% 的组织确定他们至少经历过一次云安全事故。
CloudGuard Log.ic 的核心是一个信息富化引擎,它可以整合来自各种来源的数据,包括 VPC 流日志和 AWS CloudTrail,从而在公有云环境中建立对安全性的情境感知。安全团队和 DevOps 团队现在可以使用这一交钥匙解决方案加快事故响应和威胁搜索速度,审查安全策略并跨多个帐户实施。CloudGuard Log.ic 还可以与 Splunk 和 ArcSight 等第三方 SIEM 解决方案相集成。
市场研究公司 451 Research 的 Fernando Montenegro 指出:“云环境的一项主要不同之处是具有短暂性。随着虚拟机、容器或无服务器功能工作负载和实例的执行,过去被视为静态的信息都不再值得信赖,比如 IP 地址。毫无疑问,我们发现了人们对新型安全工具的需求,他们希望这些工具‘生来’就可以理解新概念,并能够补充来自流日志、负载均衡器和其他云原生组件的信息。这样,IT 部门可以在系统运行时获得更详细的事件视图,从而更准确地了解环境并更严格地实施安全规则。”
CloudGuard Log.ic 的一些主要特性包括:
* 通过与 Check Point 行业领先的 ThreatCloud 恶意 IP 情报源集成,实现高级威胁防御。
* 轻松创建由可疑网络和用户活动、违规事件和安全性错误配置触发的自定义警报。
* 通过分析分配给用户、用户组和角色的属性来跟踪联合事件,因为配置变更具有跟踪记录,并与个人或角色相关联。
* 支持在电子邮件和各种 ITMS 工具(如 ServiceNow、PagerDuty、Jira 等)中为直接下属定义和安排重要事件、统计和流量报告。
* CloudBots 自动修复功能可用于自动处理特定的恶意活动警报,并自动执行隔离等后续步骤,或者进行标记以便进一步调查。
Check Point 软件技术公司产品管理和营销副总裁 Itai Greenberg 表示:“CloudGuard Log.ic 为我们的企业客户提供了涵盖云环境中所有活动的强大可视性和丰富情境,加之可帮助识别恶意威胁或检测入侵的数据源,它能够有效防止第五代大规模网络安全攻击。CloudGuard Log.ic 的诞生为 Check Point 客户带来了检测和预防云中高级威胁的最新安全保护利器。”
好文章,需要你的鼓励
"影子AI"是指员工在未经公司批准的情况下使用AI工具办公。虽然ChatGPT等工具能提升效率,但将内部文件、客户数据或源代码输入未授权平台,可能导致企业数据失控。IBM报告显示,20%的企业存在未授权AI工具,63%尚无AI治理政策。专家建议,一味封禁效果有限,企业应明确哪些工具可用、哪些数据禁止上传,员工也应主动核查AI输出内容,避免将敏感信息粘贴至公共AI平台。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
Hirebotics联合Fanuc发布首款基于无代码Beacon平台的防爆协作喷涂机器人Cobot Painter。该方案适用于金属制造商,无需专用喷涂房或复杂编程,可在现有人工喷涂环境中数日内完成部署。操作人员通过平板或手机的"点击示教"功能即可引导机器人完成路径学习,实现液体涂料、粉末涂装等高精度重复作业,帮助制造商将涂装业务收回自主管理。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。