威脅報告的狀態由世界著名的SecureWorks®反威脅單元（CTU™）編寫。這項研究討論了大量客戶遙測的見解和發現。...

所有電子郵件，雲和合規解決方案均未相等。隨著組織遷移到Microsoft 365，許多人認為該平台的內置或捆綁功能將確保用戶安全和合規。但是，這些“足夠好”功能可能對您的組織還不夠好。下載我們的電子書學習： 立即下載電子書。 ...

隨著DDOS的攻擊越來越大，更複雜，更加普遍，我們可能會感覺到我們面臨不可避免的服務中斷和焦慮的未來。 如今，隨著反對電子郵件的防禦措施有所改善，垃圾郵件已降級為垃圾郵件文件夾，而尼日利亞王儲的偶爾要求比其他任何東西都更能成為娛樂的來源。實際上，我們可以嘲笑其中的一些方案，垃圾郵件已減少到煩人的煩惱...

借助UCAAS平台加速創新並分享諸如聊天，語音和視頻協作之類的生產力資源，對於組織審查其UCAAS的選擇供應商如何處理安全性，數據隱私以及減輕嚴重財務和品牌的崛起至關重要威脅。 這些威脅以創紀錄的速度增長，因此確保您的UCAAS平台提供了一種降低這些風險的領先方法，應在您的購買方面發揮主要作用。 通用數據保護法規（GDPR）及其日益增長的罰款突出了審查供應商的數據隱私過程和功能的重要性。僅在2021年第三季度，商業罰款總計超過11.4億美元。 鑑於62％的企業不符合適用於他們的數據法規（包括GDPR，CCPA和CDPA），評估UCAAS供應商將如何維護公司的數據隱私是重點的重要領域。 ...

在當今的分佈式環境中，軟件AS-A Service（SaaS）應用程序為組織提供了更大的靈活性，以支持全球企業員工和承包商。目前，一些最著名的SaaS應用程序套件包括通信（電子郵件交付，聊天平台），生產力（文檔，電子表格）和協作（在線存儲）。到2025年，加特納（Gartner）預測，有85％的企業將以雲優先的原則運營其業務...

Microsoft 365提供了多個功能，這些功能都利用雲來使全球專業人士輕鬆創建和交流。但是，該申請的本地功能是否提供了當今威脅環境中要求的信息安全和有效的網絡攻擊預防？ 在本指南中，我們研究了Microsoft...

電子郵件是您最重要的業務工具，也是當今最佳的惡意軟件交付矢量。這個重要的通信渠道已成為當今最具破壞性的網絡威脅和各種欺詐行為的沃土。由於電子郵件威脅固有地針對人員，因此有效的網絡安全計劃首先關注人員。...

威脅格局發生了巨大變化。您是否為新的破壞性攻擊做好了準備？ IT安全從來都不是一件容易的事，但是冠狀病毒大流行使前幾年看起來像是在公園裡散步。隨著越來越多的企業用戶在家中工作，IT專業人士承受著極大的壓力，可以使有效的協作和強大的生產力。 但是，無論是在場所還是在雲中，他們還必須確保IT系統和數據安全...

傳統的網絡安全方法已經發揮了潛力，攻擊者也學會瞭如何繞過最複雜的防禦能力。根據2019年Verizon數據洩露報告，有41,686起報告的安全事件，2018年有2,013例確認網絡安全漏洞。還有什麼更令人震驚？研究表明，68％的違規行為需要數月或更長時間才能檢測。這意味著兩種阻止攻擊並發現違規行為的主要防禦方法慘敗。 ...

我們的大部分日常生活與人工智能交織在一起。從觀看我們的娛樂流服務推薦的電影，到與客戶服務聊天機器人互動，再到在社交媒體應用程序中自動吸引朋友的照片，AI在豐富我們的生活方面發揮了無形的作用。雖然AI可能被視為企業發展和消費者便利性的靈丹妙藥，但它仍然是一項新興技術，並且需要通過適當的護理和準備來實現其爆炸性增長。我們如何應對它提出的挑戰，以及如何確保它確實應該做什麼？ 數據治理的重要性，推出前進行嚴格的測試，一系列人類問責制，道德規範等等，都詳細介紹了您的AI控制。人工智能不會永久解決我們的所有問題，但它可以（也可以）向我們介紹新的解決方案。這些解決方案只能通過適當的計劃，持續維護以及最重要的是人類監督的基礎來實現。 您將學到什麼： ...

2020年與眾不同。全球大流行的許多影響是在線零售業務的大幅增長。在全年中，Imperva...

深入研究深度學習 深度學習為推動在線業務和社交媒體媒體的數據中的辨別模式提供了手段。虛擬的深度學習為您提供了從主題中脫穎而出的信息，以及與之相關的所有基礎技術。 很快，您就會理解那些日益令人困惑的算法，並找到一個簡單安全的環境來嘗試深度學習。這本書確切地發展了深度學習可以在高水平上做的事情，然後提供了主要的深度學習應用程序類型的示例。 立即下載，以更好地了解我們每天使用的基礎技術的基礎。 ...

高效惡意機器人的四個習慣 - 以及如何克服它們 機器人已經變得容易且價格便宜，因此站點所有者必須為來自許多不同來源的各種攻擊做準備。開發人員在線提供便宜的數據刮擦，甚至吹噓他們能夠逃避的防禦能力。為了使問題更加複雜，許多合法的Web測試自動化工具（例如無頭瀏覽器）不幸地將其作為機器人自動化平台。 攻擊者竭盡全力通過混淆其設備/瀏覽器屬性，改變其機器人行為並轉移基礎架構，以避免阻止列表和逃避防禦措施，從而避免檢測。 閱讀本文以了解這些實踐是什麼，以及如何應對複雜機器人的各種混淆方法。 ...

CloudFlare機器人管理將自動化的數據驅動方法應用於管理機器人。通過將機器學習和指紋/啟發式應用應用於我們網絡上2500萬以上域的一組策劃的流量，以及對每區流量的行為分析，CloudFlare可靠地分數每個請求，以使其來自機器人的可能性。 CloudFlare機器人管理與CloudFlare的安全解決方案套件（包括Web應用程序防火牆和DDOS保護）以及CloudFlare...