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未分类
通过机器学习检测恶意活动
我们一直努力寻找新的方式来保护客户和阻止攻击获得成功，我们最近新增的一项研究资源便是对大型域信息数据集使用不受监督的机器学习。像这种基于机器学习的技术可帮助我们发现新威胁，并在威胁影响客户前成功阻截它们。这种技术可在启用后快速识别较大型活动中的恶意域，而且相比传统方法，它们可更大范围地覆盖这些活动。
未分类
分层防御：为何需要静态分析、动态分析和机器学习
单点安全解决方案在整个攻击生命周期中仅专注于单点干预。即使安全解决方案的成功率高达 90%，也会有 10% 的几率无法阻止攻击跨越该点。想要增加阻止网络攻击获得成功的可能性，组织不能依赖单点解决方案。
未分类
保护端点安全需满足的 10 项要求
数十年来，传统防病毒措施一直是保护端点的实际解决方案。这种防病毒措施可进行法规、监管及合规性审计等所有方面的检查，但是在安全方面，它能够真正为组织提供的益处少之又少。尽管防病毒解决方案可为世界上的几乎每个端点和服务器提供保护，但安全漏洞仍不断以惊人的速度增加。
未分类
实现端点安全与网络安全协同工作的 5 种方式
就网络安全而言，单个解决方案无法防御组织面临的全部威胁。若要实现全面的防护，需要将硬件和软件结合起来，来提供多层安全，从而保护网络免遭各种威胁。精心挑选、实施和维护这些工具所耗费的时间、成本及人力，对于任何组织而言都是一项巨大的投资。
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通过机器学习检测恶意活动
我们一直努力寻找新的方式来保护客户和阻止攻击获得成功，我们最近新增的一项研究资源便是对大型域信息数据集使用不受监督的机器学习。像这种基于机器学习的技术可帮助我们发现新威胁，并在威胁影响客户前成功阻截它们。这种技术可在启用后快速识别较大型活动中的恶意域，而且相比传统方法，它们可更大范围地覆盖这些活动。
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实现端点安全与网络安全协同工作的 5 种方式
就网络安全而言，单个解决方案无法防御组织面临的全部威胁。若要实现全面的防护，需要将硬件和软件结合起来，来提供多层安全，从而保护网络免遭各种威胁。精心挑选、实施和维护这些工具所耗费的时间、成本及人力，对于任何组织而言都是一项巨大的投资。
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分层防御：为何需要静态分析、动态分析和机器学习
单点安全解决方案在整个攻击生命周期中仅专注于单点干预。即使安全解决方案的成功率高达 90%，也会有 10% 的几率无法阻止攻击跨越该点。想要增加阻止网络攻击获得成功的可能性，组织不能依赖单点解决方案。
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保护端点安全需满足的 10 项要求
数十年来，传统防病毒措施一直是保护端点的实际解决方案。这种防病毒措施可进行法规、监管及合规性审计等所有方面的检查，但是在安全方面，它能够真正为组织提供的益处少之又少。尽管防病毒解决方案可为世界上的几乎每个端点和服务器提供保护，但安全漏洞仍不断以惊人的速度增加。