如果说互联网行业从 Log4j 攻击中吸取什么教训的话,那就是分层安全防护至关重要,因为任何互联网从业人员都无法预测下一个漏洞将从何而来。在2020年底,Log4j漏洞无疑成为全球CTO与CIO们关注的焦点之一。然而在本次事件之前,即便经验丰富的技术人员也很难想象无关痛痒且广泛使用的开源日志工具 Log4j 可以用于远程代码执行。基于对本次漏洞的研究与用户的反馈,Check Point的安全专家指出:主动式、前瞻性分层安全防护将成为保护用户核心数据资产的最优解决方案。
近期经历Log4j漏洞的Check Point CloudGuard 的用户已经深有体会,在预防模式下运行 AppSec 的用户能够通过预防手段抵御任何 Log4Shell 攻击和后续变体攻击。这源于CloudGuar Work Load (工作负载)采用分层设计,为工作负载提供了两个关键安全层 — 漏洞管理和主动保护。
漏洞管理
CloudGuard 工作负载包含一个 ShiftLeft 工具,可确保安全防护始终在线。ShiftLeft 工具能够扫描源代码、容器及无服务器函数,从而快速寻找漏洞,包括 Log4j 工具相关漏洞。如果在预构建阶段检测到任何漏洞,该工具会向安全和 DevOps 团队发出告警,确保不会部署易受攻击的代码。
ShiftLeft 支持用户在生成代码时对识别到的威胁进行扫描。同时,为抵御未来可能存在的未知威胁CloudGuard同时支持运行时扫描,以检测任何有漏洞的运行工作负载。随着威胁形势不断演变,使用 CloudGuard 的运行时扫描功能可对 Log4Shell 漏洞等新威胁进行轻松扫描,并且能够在仓库 (registry) 中和运行时扫描工作负载。
主动保护
CloudGuard 包含包括主动保护在内的许多核心功能。 AppSec 是 CloudGuard 的自动化 WAF,它由 Contextual AI 提供支持,能够在发现漏洞前主动保护运行 Log4j 工具的应用免遭攻击。该解决方案之所以能够提供这种级别的安全性,是因为 AI 可根据复杂的风险评分机制确定行为基线并阻止异常攻击。
同样,CloudGuard Network 也能够识别异常通信并阻止恶意活动,因为它由 Check Point 屡获殊荣的 IPS 解决方案提供支持。
通过上述分析可以看出,在整个行业才开始了解 Log4j 相关漏洞的影响时,Check Point的解决方案已经可以给予用户最为全面的保障。Check Point CloudGuard 不仅为用户提供了前瞻性安全防护,并立即更新了额外的保护层。这意味着用户可以免受所有 Log4j 漏洞变体的攻击以及可能即将发起的其他任何攻击。未雨绸缪、全面守护用户的数据资产正是Check Point可以长期引领互联网安全技术潮流的核心理念之一。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。