辨識模式並有效率地大規模處理大型結構化資料集,以分析並封鎖惡意威脅。
自動化特徵學習,並有效率地大規模處理非結構化資料集,以辨識抽象模式並偵測不斷演進的威脅。
建立類似人類的內容,例如文字和影像,我們的模型會根據這些內容進行訓練,以識別 AI 所產生的威脅。
此為唯一的解決方案,可使用進階威脅防護業界首創的專用內嵌深度學習模型,即時封鎖未知的 C2 攻擊和入侵嘗試。
使用市場領先、研究人員等級特徵碼保護網路免於遭受各種已知威脅(例如入侵、惡意軟體、間諜軟體和命令與控制攻擊),而且完全不影響效能。
進階威脅防禦會封鎖網路及應用程式層威脅,包括通訊埠掃描、緩衝區溢位、遠端程式碼執行,而且對於誤判的包容性相當低。
利用承載特徵碼而非雜湊來防禦最新的相關惡意軟體,封鎖已知和未來的惡意軟體變體,並且在幾秒內接收來自 Advanced WildFire® 的最新安全更新。
利用機器學習式新世代防火牆中採用的 User-ID™、App-ID™ 和 Device-ID™ 技術為所有連接埠上的所有流量新增脈絡,無論對方使用何種技術,您永遠不會錯失威脅的蹤跡。
透過具彈性的 Snort 與 Suricata 規則轉換以新增至威脅涵蓋範圍中,進行可自訂的防護。
更高的輸送量
進階機器學習模型
封鎖迴避性威脅