实例探究.

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6 实例探究
实现了Email账户和用户的自学习保护
DarkTrace
Guardsman Group 及其子公司是安全领域的领导者,客户遍及加勒比地区的所有行业。它为该地区一些最知名的企业提供安全设备、人员和系统。卫兵的一个办公室发生了一起事件,导致该地点的所有通信都受到影响。该团队发现,传统的安全工具无法提供足够的保护,需要数小时才能确定问题的根源。此时,Guardsman 知道它需要一个能够主动识别此类威胁的动态解决方案。
传统防御如何让重大威胁溜走
DarkTrace
作为一家拥有 1,200 多名员工和 24 家子公司的全球性公司,KTR 系统拥有多样化且复杂的数字基础设施需要保护。随着针对数字生态系统每个角落的网络攻击越来越微妙和复杂,IT 团队寻求一种可以检测并自动响应这些威胁的新方法。
以复杂的电子邮件模拟为目标
DarkTrace
作为一家拥有 1,200 多名员工和 24 家子公司的全球性公司,KTR Systems 拥有多样化且复杂的数字基础设施需要保护。随着针对数字生态系统每个角落的网络攻击越来越微妙和复杂,IT 团队寻求一种可以检测并自动响应这些威胁的新方法。该团队在威胁升级并且没有受到任何损害之前就发现了威胁。然而,到目前为止,很明显该团队需要一个强大的解决方案来使他们能够 24/7 全天候响应电子邮件攻击。
网络钓鱼攻击和欺骗电子邮件
DarkTrace
对于像 Calligo 这样致力于为客户提供可靠和安全服务的数据服务提供商而言,保护敏感的客户数据势在必行。 Calligo 成为其现有安全工具无法阻止的越来越多的网络钓鱼电子邮件的目标,其中包括发送给会计团队的虚假发票。从根本上说,Calligo 需要一种电子邮件安全解决方案,该解决方案能够在其庞大的数字生态系统中提供更好的可见性,并且至关重要的是,它可以阻止通过电子邮件传播的高级威胁,否则这些威胁会被忽视 - 确保其敏感数据的安全。
安全团队寻求数据包级别的可见性
DarkTrace
随着 EV Group 的数字基础设施变得越来越复杂,该团队试图通过超越其现有安全工具所依赖的基于日志的分析来提高其安全地位。他们基于日志的 SIEM 技术很好地概述了数字资产,但在网络流量层缺乏数据包级别的洞察力意味着安全事件没有得到足够快的识别和控制。主要目的是最小化事件发生和被确认之间的时间。
网络 AI 分析师自动化调查并增强精益安全团队
DarkTrace
作为一家合作金融机构,Confiar 认识到拥有强大的安全堆栈和保护其客户敏感数据的重要性。 The Cooperative 拥有一系列传统安全工具,包括防火墙、防病毒和电子邮件保护,但需要一种能够了解用户行为并抵御勒索软件等快速传播威胁的解决方案。

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