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Palo Alto Networks apresenta o primeiro NGFW ML-Powered do mundo

Migração do conceito de segurança de rede reativa para proativa.

Em um webinar realizado no dia 17 de junho, a Palo Alto Networks, parceira da TI Safe, apresentou uma grande inovação na área de segurança cibernética: o primeiro firewall de próxima geração com tecnologia Machine Learning (ML) embutido.

Em uma abordagem completamente nova, o NGFW baseado em ML usa modelos de aprendizado de máquina que identificam variantes de ataques cibernéticos e que chegam a barrar 95% das tentativas de invasão por malware.  “Treze anos atrás, mudamos completamente a segurança de rede quando criamos o firewall de próxima geração”, disse Nir Zuk, fundador e CTO da Palo Alto Networks, no webinar. “Como as redes empresariais estão aumentando – com nuvens híbridas, dispositivos IoT e home office – os ataques evoluem de forma rápida e automaticamente. Por isto foi preciso uma nova abordagem radical de segurança cibernética”, detalhou.

O PAN-OS versão 10.0 introduz o primeiro NGFW com Machine Learning do mundo que aprende continuamente e aprimora de forma proativa a segurança, com intuito de que os profissionais de segurança não apenas mantenham o ritmo, mas fiquem sempre a frente. O firewall de próxima geração (NGFW) da Palo Alto Networks:

– Ajuda a interromper novas ameaças incorporando o aprendizado de máquina (ML) no núcleo do firewall para fornecer prevenção de ataques sem assinatura em tempo real.

– Identifica novos dispositivos IoT com ML e essa identificação é baseada em comportamento do usuário, removendo a dependência de impressões digitais.

– Utiliza processamento de ML com uso intensivo de CPU e dados baseado em nuvem para detectar os ataques mais sofisticados quase que em tempo real.

– Aproveita os processos de ML baseados na nuvem para enviar assinaturas e instruções de atraso zero ao NGFW para interromper ataques e reconfigurar políticas.

– Coleta continuamente a telemetria para habilitar processos de ML intensivos em CPU e dados com base em nuvem, que recomendam alterações nas políticas para otimizar a utilização e os resultados da segurança.

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