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Cyber​​bit Range培训和模拟平台新功能New

Cyberbit是以色列最大的国防公司ElbitSystems的子公司,该公司的总部位于以色列,专注于保护关键基础设施和其他高价值资产的解决方案。该公司的技术针对端点检测和响应、安全调度和自动化等热门安全领域。Elbit Systems 则是国防和国土安全解决方案的全球提供商。Cyberbit的办公室分布于四大洲,深受公用事业单位、机场、制造商和政府信赖,并与之展开合作,保护其运营网络(OT)的安全。Cyberbit现目前提供的产品组合用于管理IT、OT和物联网系统趋同的从检测到响应的整个事件生命周期。使SOC团队、MSSP和关键基础架构组织能够检测并消除IT和OT网络中的高级攻击。Cyberbit的产品通过大数据、行为分析和机器学习,收集和分析TB级的数据,产生实时分析并大大加快响应速度。Cyberbit的端到端产品组合包括端点保护、SOC管理、ICS/SCADA安全解决方案和CyberRange平台。

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如何防止我们的个人验证信息和敏感信息被盗

如何防止我们的个人验证信息和敏感信息被盗 —对抗勒索软件、网络钓鱼和其他网络风险 当今世界,大量信息正以前所未有的速度被创造出来并传播、储存。其中一部分信息是公开的,其余就不一样了,是敏感信息,或者说是那些保密信息和财产信息。敏感信息包括非公开信息和个人验证信息,所以信息安全保护的需求应运而生。 我们需要制定策略,保护所有的非公开信息。风险检测和风险防范往往被分隔成两个不同的部分。一个强调欺诈、破坏和滥用等的合规性问题;而另一个则强调安全技术故障,比如信息安全漏洞和信息窃取。两者目标都在于保护个人验证信息

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STIX和TAXII:了解国外较成熟的威胁情报标准

如今社会正面临着日益复杂多变的新型威胁场景(例如,国家黑客、网络犯罪、经济威胁、工业间谍、黑客行为和恐怖主义),如何进行有效地防御成为网络安全届必须面对的难题。 面对攻击,依据传统思维在安全事件已经发生后,进行应急响应的成本可谓是巨大的。为改变传统的事后防御的不利局面,企业信息安全防护体系建设思路已从被动防御逐步发展为主动防御。在攻击者开始进行漏洞利用之前就可以对其进行发现及遏制,以解决滞后性的威胁检测及威胁响应。 在这过程中,情报的传播速度与广泛程度对于复杂性威胁环境来说至关重要,因此,建立一个自

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完全图解8种防火墙类型,谁是你网络保卫队的首选?

在数字时代的今天,互联网的普及使得我们能够与世界各地的人们实时连接,共享信息,完成业务交易。然而,随着互联网的蓬勃发展,网络的开放性也引发了安全的挑战。黑客、病毒、恶意软件等威胁迅速增加,使得网络安全成为了摆在我们面前的紧迫议题。而在这场数字战场上,防火墙就如同坚固的城墙,稳固地守护着我们的数字世界,保护着我们的隐私、数据和财富。然而,防火墙并非一概而论,它分为多种类型,每种都有着独特的功能、优点和应用场景。让我们踏上探索之旅,深入了解不同类型的防火墙,揭示它们在网络安全领域的至关重要性。

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弱密码、空密码、明文密码威胁企业安全,腾讯NTA出手解决

密码,是人类保障财产和秘密最常见的安全防护手段,主要是指那些为了登录、查看、修改、授权等操作所需身份验证的数字与字符组合。其本质是系统对使用者进行身份认证,即确认你就是你。 在信息化高度发展的今天,从涉及国民经济的金融交易、防伪税控,到涉及公民权益的电子支付、网上办事等,密码的应用深入到社会生产生活的各方各面,随之而来的密码爆破、弱密码、空密码、明文密码等密码安全问题也日益严峻。 据此前腾讯安全发布的相关报告指出,过去一年检测到的密码爆破攻击明显上升。默认用户名攻击达到70亿次,其中root超37亿次、a

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【连载】2016年中国网络空间安全年报(十)

2016年中国网络空间安全年报 第二章 新型的安全防护思路与保障实践 报告在第一章中分析了目前在互联网空间中存在的典型风险、各类攻击、病毒传播等安全威胁以及趋势,基于上文的数据分析结果,可以一定程度上指引和辅助判断信息安全领域的技术发展方向,以便更明确地应对当下与未来的威胁。在第二章中,将会应对当前的主流安全问题,充分吸收了前沿的“机器学习”、“威胁情报”、“自适应安全架构”等技术理念,提出新型的安全防御思路,引导安全从业者提升现有防御能力,并展示了基于这些技术方法在G20杭州峰会、第三届世界互联网大会中网

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避开机器学习中的陷阱 数据比算法更重要

用户行为分析、网络威胁检测,一股新的浪潮正在持续发酵。安全数据分析被用于掌握情况、发现问题和预测风险,并带来了潜力不可限量的营销前景。理想的情况是从攻击中提取出机器学习程序所支持的数据,并把它交给算法,然后一切安全状况尽在掌握。 作为信息安全工具,“机器学习”的噱头显然掩盖了数据科学不那么吸引人但却本质的一面:数据的收集和准备(后者占据了数据科学家约80%的时间)。事实是,机器学习和其他算法需要应用于适当、干净、容易理解的数据来获取有效的结果。 安全市场存在这种误导性的风向不足为奇,但是当这种情况出现在安全

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