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機械学習はマルウェアとボットネットの防御をサポートします
機械学習はマルウェアとボットネットの防御をサポートします

ExtraHop の機械学習データセットは、マルウェアやボットネットの操作をより迅速に検出して軽減するのに役立ちます。 16 万行のデータセットは間もなくオープンソースとして公開される予定です。 クラウドネイティブのネットワーク検出と応答 (NDR) のリーダーである ExtraHop は本日、市場で最も堅牢な 16 万行の膨大なデータセットをオープンソース化し、アルゴリズムによる緩和生成ドメイン (DGA) をサポートすることを発表しました。 。 これは、弁護人の競争レベルを向上させ、企業を支援することを目的としています...

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収益性の高いランサムウェア攻撃
B2B サイバー セキュリティ ショート ニュース

「Cyber​​security Fails Increase Costs and Ransomware Risks」というタイトルの調査では、サイバーセキュリティの失敗と、世界中の組織におけるランサムウェアを含むサイバーセキュリティ インシデントに対する脆弱性の増加との関連性が示されています。 IT リーダーがサイバーセキュリティにどのようにアプローチしているかを実際の攻撃状況と比較したこの調査では、2021 年の 2022 年間で平均 83 回の攻撃から XNUMX 年の XNUMX 年で XNUMX 回の攻撃へと、組織がランサムウェアの大幅な増加を経験したことがわかりました。ランサムウェアの被害に遭い、XNUMX% が認めた…

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レポート: IT リーダーは XDR が必要であると考えています
レポート: IT リーダーは XDR が必要であると考えています

新しい研究は、XDR の定義、実装、および必要なリソースを取り巻く不確実性を強調しています。 ExtraHop のレポートによると、調査対象の IT マネージャーの 78% が、苛立ちはあるものの、XDR のトピックは必要であると考えています。 ExtraHop は、組織における Extended Detection and Response (XDR) の採用を調査した調査「To Achieve the Promise of XDR, Look Beyond the Endpoint」の結果をリリースしました。 このグローバルな調査では、XDR 戦略を開発した、または検討している企業の成功、障害、課題、およびためらいが強調されています。 不確実性にもかかわらず、XNUMX分のXNUMX近く...

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脅威の解決にかかる時間を節約
脅威の解決にかかる時間を節約

クラウドベースの Network Detection and Response (NDR) の大手プロバイダーである ExtraHop は本日、「The Total Economic Impact Of ExtraHop Reveal(x) 360」という調査結果を発表しました。 Forrester Consulting が実施し、ExtraHop の委託により実施されたこの調査では、調査対象となった ExtraHop の顧客は、脅威の修復までの時間が 87% 短縮されたというメリットがあることが示されています。 同時に、脅威の検出と修復にかかる費用を 590.000 年間で 193 ドル以上節約し、XNUMX 年間の投資収益率 (ROI) は XNUMX% というメリットがあります。 調査によると、ExtraHop は…

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古いプロトコルはネットワークのサイバーリスクです
ネットワークにおけるサイバーリスクに関するベンチマークレポート

ExtraHop Cyber​​ Risk and Readiness Benchmarking レポートは、企業ネットワーク上のインターネットに公開されたプロトコルの拡散とリスクを明らかにしています。 企業の 60% 以上がリモート コントロール プロトコル SSH を公共のインターネットに公開しており、企業の 36% が安全でない FTP プロトコルを使用しています。 クラウドネイティブ ネットワーク インテリジェンスの大手プロバイダーである ExtraHop は本日、ExtraHop Benchmarking Cyber​​ Risk and Readiness Report の結果を発表し、かなりの割合の組織が、SMB、SSH、Telnet などの安全でないまたは機密性の高いプロトコルをネットワークに公開していることを示しています。公共のインターネット。 意図的であろうと偶発的であろうと、これらの脆弱性はあらゆる組織の攻撃対象領域を広げます...

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高度なサイバー攻撃に対するクラウド脅威防御
高度なサイバー攻撃に対するクラウド脅威防御

ExtraHop は、高度なサイバー攻撃を特定して隔離するための新しいレベルのクラウド脅威防御を開始します。 Reveal(x) 360 for AWS は、高度な AI をすべてのネットワーク テレメトリ ソースに適用し、開発リソースを必要とせずに悪意のあるアクティビティを継続的に可視化します。 クラウドベースの Network Detection and Response (NDR) の大手プロバイダーである ExtraHop は本日、Amazon Web Services (AWS) の脅威インテリジェンスを Reveal(x) 360 に追加したことを発表しました。 ExtraHop Reveal(x) 360 は、ネットワーク テレメトリの層の上に高度な AI を提供し、ランサムウェアなどの攻撃を検出するために特別に設計された「脅威ヒートマップ」を作成します。

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安全なクラウド ワークロードに対するネットワークの検出と対応
安全なクラウド ワークロードに対するネットワークの検出と対応

クラウド ワークロードを保護するためのネットワーク データの重要性。 ネットワーク データは、ネットワークの検出と応答によってクラウド内の可視性を確保し、セキュリティ ギャップを埋めるために必要な独自の洞察とコンテキストを提供します。 サードパーティのエージェント ベースのソリューション、クラウド プロバイダーの監視およびログ サービス、クラウド境界ファイアウォール、WAF など、クラウド ワークロードを監視および保護する方法は多数あります。 生活のすべてと同様に、セキュリティ テクノロジには特定の長所と短所があります。そのため、組織は規制環境、望ましいセキュリティ体制、リスク許容度に応じて、クラウド ワークロードにさまざまなセキュリティ ソリューションを採用することがよくあります。

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