Запись вебинара: “Первый NGFW с машинным обучением и другие новинки версии 10.0”

Дата: 04.07.2020. Автор: Артем П. Категории: Подкасты и видео по информационной безопасности

– Использование алгоритмов машинного обучения для бессигнатурного блокирования вредоносного кода, фишинговых ресурсов, атак через PowerShell и JavaScript прямо на NGFW в режиме реального времени.

– Поддержка TLS 1.3 для SSL Decrypt, а также улучшения в части журналирования и мониторинга.

– Дополнительное аппаратное ускорение функций SSL Decrypt на FPGA.

– Улучшения в SD-WAN касающееся надежности передачи трафика в сетях с потерями пакетов, Forward Error Correction (FEC) и дублирование трафика,  а также активный и пассивный мониторинг качества передачи трафика приложений.

– Первый в индустрии полноценный контейнерный NGFW, CN-серии, интегрированный для работы в инфраструктуре Kubernetes.

– Улучшения в работе DNS-security, Autofocus, обеспечивающие лучшую гранулярность настройки политики, а также расширенную аналитику.

– Нововведения в функционале Threat prevention в части создания более гибких сигнатур IPS, а также упрощение импорта сторонних сигнатур Snort/Suricata через графический интерфейс, CLI и API.

– Мульти-векторный рекурсивный анализ в сервисе WildFire, усовершенствование модуля статического анализа, а также потоковое обновление сигнатур в реальном времени с нулевой задержкой.

– Использование неизменяемых характеристик рабочей станции при помещении ее на карантин в случае компрометации для строгого отслеживания этой станции.

– Новые возможности HA кластера и поддержка до 16 устройств для создания геораспределенных отказоустойчивых топологий.

– Новая мультисервисная карта для РА-7000-серии обеспечивает еще большую производительность и обратную совместимость для сохранения инвестиций.

– Решение для защиты IoT-устройств и автоматизированной реализации политик безопасности.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделиться ссылкой

Артем П

Об авторе Артем П

Автор на портале cisoclub.ru. Добавляйте ваш материал на сайт в разделе "Разместить публикацию".
Читать все записи автора Артем П

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *