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Post by account_disabled on Feb 1, 2024 2:59:45 GMT -6
识别未知恶意软件或可疑活动等。最终目标?收集有价值的威胁情报,为端点安全软件提供信息、协调技术控制并应用补救工作流程来保护设备并减轻威胁。 人工智能和机器学习能够以远远超出人类能力的速度摄取和处理数据:这对于必须跟踪隐藏网络威胁的组织来说是决定性的资产。模式检测算法揭示计算机系统配置、应用程序和安全中的漏洞。 此外,由于人工智能能够准确地检测和响应攻击,它还可以通过计算优先响应的响应来更快地保护自己。它以惊人的效率做出响应,无需任何人为干预或性能下降。 安全文化正在深入人心 您可能会认为,通过互联网和只需点击几下即可 手机号码数据 访问的无数信息源,用户将了解针对他们的常见威胁和诈骗,并且这将有效地最大程度地减少这些威胁。不幸的是,情况并非如此:网络钓鱼攻击继续占据威胁格局的首位。但我们并没有失去所有希望,因为安全文化正在公司中逐渐普及。 的成功数据泄露都是从有针对性的网络钓鱼攻击开始的 这是个好消息:这意味着用户对安全更加敏感 这是面对每天在专业和个人空间中攻击他们的威胁的基本态度。 全培训的重要性。 等服务可帮助组织积累知识并嵌入正确的行为。因此,他们寻求建立安全文化并提高意识,以降低风险。 用户隐私保护措施在整体安全策略中发挥着优先作用 无数的风险解释了数据安全对组织所发挥的关键作用:业务连续性中断、受保护数据(包括医疗信息)泄露时面临起诉、对声誉和形象品牌的影响 虽然 、或个人身份信息一直被归类为 敏感 信息,国家和地区法律(例如欧洲的 )的最新发展增加了它们在大型企业安全策略中的重要性。
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