Trend Micro TippingPoint теперь использует технологии машинного обучения

Trend Micro, мировой лидер в разработке решений для кибербезопасности, анонсировала обновление своих решений для сетевой защиты с использованием мощных технологий XGen™ Security. Следуя своей стратегии «умной», оптимизированной и объединенной защиты, Trend Micro внедрила запатентованную технологию машинного обучения в систему предотвращения вторжений нового поколения (NGIPS) Trend Micro™ TippingPoint. Таким образом, Trend Micro стала первым поставщиком автономных NGIPS-решений для обнаружения и предотвращения атак в режиме реального времени с использованием технологий машинного обучения. 
 
TippingPoing NGIPS является частью решения Trend Micro для сетевой защиты, которое, в сочетании с продвинутой защитой от угроз, оптимизировано для предотвращения целенаправленных атак, блокирования современных угроз и вредоносных программ, внедряемых или распространяющихся в дата-центрах и корпоративных сетях. Это решение теперь использует технологии XGen™ Security, которые представляют собой сочетание технологий защиты разных поколений, специально разработанные для ведущих клиентских платформ и приложений, а также дополненные лидирующей на рынке системой обнаружения угроз.
 
«Обеспечение безопасности корпоративной сети – это важная часть объединенной защиты от угроз, которая также должна включать в себя защиту серверов и конечных устройств, – отметил Стив Куэйн (Steve Quane), исполнительный вице-президент и директор по продуктам Trend Micro TippingPoint. – По мере роста бизнеса возрастает потребность в решениях, которые обеспечивают сквозную управляемость в любых пользовательских средах и, в то же время, обмениваются данными об угрозах по всем уровням защиты».
 
NGIPS Trend Micro TippingPoint использует статистические модели машинного обучения, чтобы на основе извлеченных сетевых данных, в режиме реального времени принимать решения о том, является ли сетевой трафик вредоносным или нет. Эта эволюция помогает эффективнее обнаруживать вредоносное поведение или незаметные для стандартной защиты коммуникации. TippingPoint NGIPS также применяет технологии машинного обучения для определения и блокирования известных и неизвестных видов вредоносных программ, которые используют алгоритмы генерации доменов (Domain Generation Algorithms, DGAs), чтобы создавать доменные имена для командных серверов.   
 
«Наши корпоративные клиенты постоянно говорят о необходимости защищать свои сети от уже существующих и возникающих угроз, − отмечает Эндрю Браунберг (Andrew Braunberg), директор по исследованиям NSS Labs. – Предприятия продолжают развертывать NGIPS-устройства, в частности, для защиты ценных активов, таких как дата-центры. А такая продвинутая аналитика, как машинное обучение и полностью интегрированная глобальная система обнаружения угроз, являются крайне важными элементами для современных ведущих NGIPS-продуктов».
 
«С добавлением технологий машинного обучения в TippingPoint, мы смогли улучшить качество обнаружения вредоносной активности, что, в свою очередь, позволило ускорить защиту наших сетей в рамках всего предприятия, − говорит Эрвин Джуд (Ervin Jud), старший инженер по обеспечению безопасности в Swiss Railways Ltd. – Когда же эти технологии соединяются с уникальными данными об уязвимостях, то снижается не только затраты на административное управление безопасностью – я также уверен, что располагаю самыми передовыми технологиями защиты, которые постоянно продолжают адаптироваться и в будущем защитят данные моей компании».
 
Одной из отличительных особенностей решения Trend Micro для сетевой защиты является упреждающее предотвращение угроз и доступность защиты для многих известных и еще необнаруженных уязвимостей. Проект «Инициатива нулевого дня» (ZDI) обеспечивает клиентов эксклюзивными данными о необнаруженных уязвимостях, что позволяет обеспечивать их защиту, в среднем, в течение 57 дней, до публикации исправления разработчиком. Объединение информации TippingPoint Digital Vaccine® Labs (DVLabs) и данных, собранных платформой Smart Protection NetworkTM для анализа угроз, предоставляет уникальную информацию об угрозах в корпоративной сети в режиме реального времени. Эти данные передаются в систему сбора и корреляции событий (Security Information and Event Management, SIEM), а также в другие решения Trend Micro и продукты третьих сторон.
 
TippingPoint NGIPS обеспечивает всеобъемлющую защиту от изощренных и трудно обнаружимых атак на центры обработки данных и распределенные корпоративные сети. Система предоставляет глубокий анализ сетевого трафика с учетом контекста, а также видимость и гибкость, которые необходимы для обеспечения защиты в условиях динамично развивающегося ландшафта современных киберугроз.
 
В октябре 2016 года NGIPS-платформа Trend Micro TippingPoint получила рейтинг «Recommended» (Рекомендовано) от независимой лаборатории NSS Labs в рамках тестирования систем предотвращения вторжений нового поколения.    
 
Подробную информацию о решениях TippingPoint можно найти по ссылке: http://www.trendmicro.com/tippingpoint.

15 февраля, 2017

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

04.07.2025
Конгрессмен рассказал агентам ФБР про кибербез (не наоборот)
04.07.2025
«Это ускорит развитие национальной платёжной инфраструктуры»
04.07.2025
«Пар»? «Ростелеком» строит свой Steam
04.07.2025
«Не будет никакой остановки». Европейский AI Act — на марше
04.07.2025
В России всё же создадут базу биометрии мошенников
03.07.2025
В Госдуме продолжают намекать на преимущества импортозамещения
03.07.2025
Котята отрастили щупальца. Kraken целится в Apple издалека?
03.07.2025
DLBI: До конца года стилеры могут парализовать поиск «удалёнки» в РФ
03.07.2025
Международный уголовный суд подвергается атакам хакеров
03.07.2025
17% компаний выбирает ноутбуки с предустановленными отечественными ОС

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных