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重新定義數據丟失預防
數據不會自行移動。人們 - 無論是疏忽,妥協還是惡意,都以安全和風險的方式移動數據。傳統方法預防數據丟失(DLP),在關鍵數據周圍建造牆壁,在當今始終相互聯繫的世界中失敗。這本電子書探討了當今快速發展的工作場所及其環境的挑戰。它解釋了為什麼傳統的DLP方法不符合任務。它為為現代組織的工作方式提供了DLP的路線圖。 這本電子書解釋了: 立即下載電子書,以了解有關重新定義DLP體驗的更多信息。 ...
加速您使用Citrix ADC到基於微服務的應用程序的旅程
在這個數字化轉型的時代,當組織競爭以獲取產品和服務來更快的市場時,其對敏捷性的需求已導致了應用程序開發和交付的新模式。 Citrix提供生產級,全面支持的應用程序交付解決方案,可與Kubernetes平台和開源工具,更好的性能,較低的延遲,一致的應用和API安全性以及整體可觀察性堆棧提供最全面的集成。 ...
遏制惡意軟件以全面的可見性和允許策略控制
最終用戶設備通常是網絡攻擊中妥協的初始點。威脅參與者和惡意軟件橫向移動以收集憑據,進行偵察並創建後門以利用服務器和工作負載等高價值資產。組織必須在遏制威脅和限制惡意軟件和勒索軟件的橫向移動方面做得更好。 這種IDC技術聚焦評估了上升的端點安全風險以及對全面可見性和允許列表(零信任)控件的需求。 下載論文以學習: ...
選擇一種靈活的零信任方法,以在事物的企業中保護非傳統設備
物聯網(IoT)設備在企業網絡上通常仍然不可見。與傳統系統不同,它們不能輕易跟踪,也很少支持軟件代理。這些設備擴大了攻擊表面並大大增加了組織的風險,因為它們可能會受到損害並用作進入脆弱網絡的切入點。 企業需要一個安全解決方案,該解決方案可以連續識別,細分和執行異質網絡上的每個物聯網設備的合規性。 立即下載以了解更多! ...
揭穿有關惡意機器人的前5個神話
如今,所有互聯網流量中多達40%由機器人組成:在網站和應用程序上執行自動任務的非人類用戶。儘管某些機器人為企業執行了有用的功能,但許多機器人進行了惡意活動,從內容刮擦到憑證填充。 隨著惡意機器人變得越來越普遍和精緻,很難理解它們對您的業務帶來的風險,以及您可以採取的措施來防止它們。這本電子書揭穿了關於不良機器人行為的一些最常見的假設,同時提供路線圖,以幫助您的組織通過層次的識別和緩解策略保持無機器人。 下載此電子書以學習: ...
Ponemon 2021網絡釣魚研究成本
隨著組織轉向遠程和混合工作,網絡釣魚攻擊的財務影響飆升。現在,網絡釣魚攻擊每年耗資近1500萬美元,或每位員工1,500美元以上。這項研究破壞了由於這種日益增長的威脅以及組織如何減輕這些成本而造成的費用。 2021年的Ponemon網絡釣魚研究成本提供了財務影響: 立即下載您的副本。 ...
當網絡遇到新的明天時
本文研究了組織需要立即和新的明天解決的優先事項: +今天 當務之急是確保在這個新的內部環境中的安全性和操作的連續性,同時重新部署網絡資源以維持最高水平的客戶和內部用戶體驗。 +新的明天 面對資本市場,供應鏈,政府政策和消費者情緒的各個層面的不確定性,組織需要敏捷性來快速且經濟高效地應對新的且無法預料的挑戰和機遇。 ...
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