未知の脅威を早期に検出

高度なセキュリティインテリジェンスを利用して、ネットワークに潜む脅威を検出します。Progress^® Flowmon^® を使うと、リスクがより深刻になる前に悪意のあるアクティビティの可能性がある兆候をまとめた包括的なビューが提供され、セキュリティ上の脅威をチェックすることができます。

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未知の脅威への対応

AI を活用した高度な分析

適応ベースラインと機械学習を採用して、従来の方法では見逃してしまう可能性のある潜在的な脅威の痕跡を明らかにします。

ネットワーク中心のセキュリティ

サイバーセキュリティにおいて、侵入と攻撃パターンを明らかにするのに役立つ、信頼できる情報源であるネットワーク情報を活用します。

境界セキュリティとエンドポイントセキュリティの間のギャップを埋める

攻撃者は保護を回避しようとしますが、境界とエンドポイントセキュリティ間のギャップを埋め、セキュリティを強化します。

プロアクティブな最終防衛ライン

予防策をうまくすり抜けられてしまった場合も、できるだけ早期に脅威を検出し対応することで、セキュリティイベントの過負荷を軽減します。

サイバーセキュリティのギャップを埋める

境界セキュリティは主に外部からの攻撃をブロックするように設計されており、エンドポイントセキュリティは個々のデバイスの保護に重点を置いています。ただしすべてを保護できるとは限らず、エンドポイントセキュリティでネットワークに接続されたデバイスの最大50%がカバーできないこともあります。カバーし切れないギャップは、重大な脆弱性につながります。ネットワークレベルの検出は、このギャップを埋め、IT 環境全体にわたって、またデバイスタイプにかかわらず、内部外部の両方の脅威を監視します。AI とシグネチャを組み合わせた Flowmon は、侵入から偵察、データ漏洩に至るまで、攻撃ライフサイクルのあらゆる段階で早期警告に不可欠な多くの侵害の痕跡 (Indicators of Compromise、IoC) を特定します。

手遅れになる前に攻撃を検出

Flowmon の強力な脅威検出機能でサイバーセキュリティのレジリエンスが向上します

40 を超える AI ベースの振る舞い検出方法と200以上の個別アルゴリズムによって、より多くの未知の脅威を早期に検出します。

従来のエンドポイントセキュリティでは、プリンター、IoT デバイス、アプライアンス、様々なクローズドシステム、ルーター、カメラなどのネットワークに接続されたデバイスの最大 50% がカバーできません。ギャップを埋めるネットワークセキュリティで、これらのデバイスが攻撃者の侵入ポイントになる可能性を減らします。

初期アクセスから横方向の移動やデータ漏洩に至るまで、攻撃のライフサイクルの各段階で侵害の兆候をより多く検出します。

AI を活用した機能と手動分析の両方を使用して、コンプライアンスに準拠していない高リスクの資産を特定することで、セキュリティリスクが軽減されます。

ネットワークセキュリティデータを収集、保存、取得することで、効果的な脅威ハンティングが可能になり、確かなエビデンスによる AI ベースの検出が実現できます。