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<p>科技公司思科推出了一种网络解决方案,该公司表示该解决方案能够实时发现安全威胁,并通过加密流量</p><p>所谓的“直观网络”通过利用机器学习的概念为网络安全添加软件驱动元素,以分析和解释数据,以识别恶意代码在通过网络时的情况</p><p>阅读:Mac恶意软件:受恶意软件破坏的受欢迎的Mac App HandBrake思科新系统的核心是加密流量分析,这是一种能够查看加密信息并且不破坏加密的工具 - 分析网络流量以确定是否存在安全威胁正在进入网络</p><p>该公司通过使用其机器学习算法来读取流量元数据来实现这一技巧</p><p>虽然看起来似乎只有少量信息,但思科的软件能够使用有关先前威胁的信息来检测攻击签名并在攻击到达网络之前阻止攻击</p><p> “就像你看到有人争吵的时候一样,”思科负责营销,企业网络,物联网和开发平台的副总裁Prashanth Shenoy在一份声明中表示</p><p> “你可能听不到他们在说什么,但你可以从他们的手势和表情中看出发生了什么</p><p>”新闻周刊将于9月26日至27日在旧金山举办结构安全活动</p><p>照片:新闻周刊媒体集团为确定潜在威胁,思科的加密流量分析检查了许多数据源,包括传输层安全握手元数据,链接到加密数据的域名服务器上下文流以及从相同源IP地址获取的HTTP信息在5分钟的窗口内</p><p>阅读:NSA恶意软件DoublePulsar:如何测试您的计算机是否受到感染加密流量分析系统通过查看特定连接的初始数据包开始检查</p><p>然后,它查看数据包有效负载的字节分布</p><p>从数据包长度和时间的顺序,系统可以收集有关可能泄露恶意软件或其他攻击的流量的线索</p><p>这种典型的良性信息揭示了恶意软件的潜在存在,即使它通过加密流量,因为机器学习技术能够发现恶意软件的迹象,并且可以随着时间的推移改进其检测,因为它分析了通过网络的更多流量</p><p>思科将加密描述为“双刃剑”,因为它可以为用户提供保护,但也允许恶意行为者隐藏他们的活动</p><p>这种威胁防护的发展是有价值的,因为并非所有攻击都来自未受保护的来源</p><p> Gartner表示,近一半的网络攻击将使用某种类型的加密技术来隐藏他们的交付</p><p> Gartner还预测,到2020年,60%的组织将无法解密安全流量以识别威胁</p><p>思科的加密流量分析系统将在Cisco Catalyst 9000系列上提供,包括Catalyst 9300和9500.这些设备本身即将上市,9月开始提供加密流量分析</p><p>新闻周刊9月26日至27日在旧金山举行的结构安全会议将重点介绍安全专业人士用于保护世界上一些最大公司和机构的最佳实践,加入我们与主要行业参与者进行为期两天的会谈,