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
英特尔第三季度财报超华尔街预期,净收入达41亿美元。公司通过裁员等成本削减措施及软银、英伟达和美国政府的大额投资实现复苏。第三季度资产负债表增加200亿美元,营收增长至137亿美元。尽管财务表现强劲,但代工业务的未来发展策略仍不明朗,该业务一直表现不佳且面临政府投资条件限制。
美国认知科学研究院团队首次成功将进化策略扩展到数十亿参数的大语言模型微调,在多项测试中全面超越传统强化学习方法。该技术仅需20%的训练样本就能达到同等效果,且表现更稳定,为AI训练开辟了全新路径。
微软发布新版Copilot人工智能助手,支持最多32人同时参与聊天会话的Groups功能,并新增连接器可访问OneDrive、Outlook、Gmail等多项服务。助手记忆功能得到增强,可保存用户信息供未来使用。界面新增名为Mico的AI角色,并提供"真实对话"模式生成更机智回应。医疗研究功能也得到改进,可基于哈佛健康等可靠来源提供答案。同时推出内置于Edge浏览器的Copilot Actions功能,可自动执行退订邮件、预订餐厅等任务。
纽约大学等机构联合开发的ThermalGen系统能够将普通彩色照片智能转换为对应的热成像图片,解决了热成像数据稀缺昂贵的难题。该系统采用创新的流匹配生成模型和风格解耦机制,能适应从卫星到地面的多种拍摄场景,在各类测试中表现优异。研究团队还贡献了三个大规模新数据集,并计划开源全部技术资源,为搜救、建筑检测、自动驾驶等领域提供强有力的技术支撑。