Why Seconds Matter

Warum jede Sekunde zählt

Chaque seconde compte

Cada segundo cuenta

Por qué los segundos importan

秒の差が成否を分ける

단 몇 초가 중요한 이유

安全防护,分秒必争

安全防護,分秒必爭

Por qué los segundos importan

Por que os segundos fazem a diferença?

Preventing unknown threats with inline machine learning

Inline-Abwehr unbekannter Bedrohungen mit maschinellem Lernen

Le machine learning inline, nouveau rempart face aux menaces inconnues

Prevención de amenazas desconocidas con el aprendizaje automático integrado

Prevención de las amenazas desconocidas con aprendizaje automático interno

인라인 머신 러닝을 통해 알려지지 않은 위협 방지

借助内联的机器学习技术防御未知威胁

利用內嵌機器學習防禦未知的威脅

Prevenção de ameaças desconhecidas com aprendizado de máquina em linha

Inline ML Blocks All File- and Web-Based Threats

Inline-ML wehrt alle datei- und webbasierten Bedrohungen ab

Le ML inline bloque toutes les menaces à base de fichiers ou issues du web

El aprendizaje automático integrado bloquea todas las amenazas basadas en archivos y en la web

El ML interno bloquea todas las amenazas basadas en archivos y en la web

모든 파일 및 웹 기반 위협을 차단하는 인라인 ML

内联机器学习阻截所有基于文件和基于 Web 的威胁

內嵌的機器學習如何封鎖檔案型威脅和 Web 型威脅

Aprendizado de máquina em linha bloqueia todas as ameaças baseadas na Web e em arquivos

Millions of new cyberthreats are created every year, with organizations racing to stop them. In 2019 alone, more than 140 million new malware samples were identified, and thousands of new malicious websites and domains were generated daily. 

After an initial infection, modern malware can infect thousands more systems within seconds, well before protective measures can be developed and extended across an organization.

How can organizations face the challenge of protecting their networks without making more work for their security teams or slowing down productivity?

Take advantage of our cloud-delivered security subscriptions – and make sure you get your copy of “Why Seconds Matter.” 

You’ll learn how:

  • Most traditional methods fail to prevent net-new attacks 
  • Inline ML-based enforcement addresses most new file- and web-based threats
  • Natively integrated security subscriptions offer protection across all attack vectors 

Read the brief for details on how our industry-changing ML-Powered NGFWs provide inline machine learning to block both known and unknown file- and web-based threats.

Jedes Jahr entstehen Millionen neuer Cyberbedrohungen und Unternehmen kommen kaum hinterher. Allein im Jahr 2019 wurden mehr als 140 Millionen neue Malware-Instanzen identifiziert und täglich werden Tausende neuer schädlicher Websites und Domains erstellt.

Nach einer erfolgreichen Erstinfektion kann moderne Malware in Sekundenschnelle Tausende weiterer Systeme infizieren – lange bevor Schutzmaßnahmen entwickelt und auf das Unternehmen ausgeweitet werden können.

Wie können Unternehmen ihr Netzwerk schützen, ohne ihren Sicherheitsteams noch mehr Arbeit zu machen oder die Produktivität zu beeinträchtigen?

Nutzen Sie jetzt unsere über die Cloud bereitgestellten Securityabonnements – und lesen Sie unsere Lösungsübersicht „Warum jede Sekunde zählt“.

Darin erfahren Sie, warum

  • die meisten herkömmlichen Methoden unbekannte Angriffe kaum aufhalten können,
  • Abwehrmethoden auf Basis von Inline-ML (maschinellem Lernen) wirksam gegen die meisten neuen datei- und webbasierten Bedrohungen sind und
  • nativ integrierte Securityabonnements Schutz auf allen Angriffsvektoren bieten.

Lesen Sie, wie unsere branchenführenden, ML-gestützten Next-Generation Firewalls (NGFWs) sowohl bekannte als auch unbekannte datei- und webbasierte Bedrohungen inline abwehren.

Chaque année, des millions de cybermenaces apparaissent. Pour les entreprises, c’est une lutte sans fin. En 2019, on a recensé plus de 140 millions d’échantillons de nouveaux malwares tandis que chaque jour, des milliers de nouveaux sites web et domaines malveillants font surface. 

Dès qu’une infection a lieu, les malwares sont capables de se propager sur des milliers de systèmes en quelques secondes, bien avant que les mesures protectrices puissent être déployées et appliquées dans toute l’organisation.

Face à un tel déferlement, comment les entreprises peuvent-elles protéger leurs réseaux sans accroître la charge de travail des équipes de sécurité ni entraver la productivité ?

Nos services de sécurité dans le cloud permettent de relever ces défis. En téléchargeant notre document « Chaque seconde compte », vous apprendrez :

  • Pourquoi les méthodes traditionnelles ne parviennent pas à prévenir les nouvelles attaques sur le web 
  • Comment le machine learning inline permet de bloquer la plupart des nouvelles menaces basées sur le web et les fichiers
  • Comment les services de sécurité intégrés en natif protègent contre tous les vecteurs d’attaque 

Lisez ce document de synthèse pour comprendre en détail comment nos NGFW pilotés par ML inline bloquent les menaces inconnues à base de fichiers ou issues du web.

Cada año surgen millones de ciberamenazas nuevas, lo que obliga a las organizaciones a buscar la manera de prevenirlas a toda costa. Solo en 2019, se identificaron más de 140 millones de muestras de malware nuevo y se generaron miles de sitios web y dominios maliciosos nuevos al día. 

Tras una infección inicial, el malware moderno es capaz de infectar miles de sistemas más en cuestión de unos segundos, mucho antes de que puedan desarrollarse medidas de protección y generalizarse en toda la organización.

¿Cómo pueden las organizaciones enfrentarse al reto de proteger sus redes sin dar más trabajo a los equipos de seguridad ni entorpecer la productividad?

Aproveche las ventajas de nuestras suscripciones de seguridad en la nube y no deje de solicitar su copia de «Cada segundo cuenta». 

Descubrirá lo siguiente:

  • La mayoría de los métodos tradicionales no previenen los ataques completamente nuevos. 
  • La aplicación de políticas basada en el aprendizaje automático integrado contiene la mayor parte de las amenazas nuevas basadas en archivos y en la web.
  • Las suscripciones de seguridad integradas protegen de cualquier vector de ataque. 

Lea el resumen para ver en detalle cómo nuestros cortafuegos de nueva generación integran el aprendizaje automático para bloquear amenazas basadas en archivos y en la web, tanto conocidas como desconocidas.

Cada año se crean millones de nuevas ciberamenazas, y las organizaciones se movilizan para detenerlas. Solo en 2019, se identificaron más de 140 millones de muestras nuevas de malware, y miles de nuevos sitios web y dominios malintencionados se generaron a diario.

Después de una infección inicial, el malware moderno puede infectar miles de sistemas más en cuestión de segundos, mucho antes de que se puedan elaborar y extender medidas de protección en una organización.

¿Cómo pueden las organizaciones hacer frente al desafío de proteger sus redes sin generar más trabajo para sus equipos de seguridad ni ralentizar la productividad?

Aproveche nuestras suscripciones de seguridad en la nube y asegúrese de obtener una copia de «Por qué los segundos importan». 

Descubrirá lo siguiente:

  • La mayoría de los métodos tradicionales no previenen los nuevos ataques a la red.
  • La aplicación basada en ML interno aborda la mayoría de las nuevas amenazas basadas en archivos y en la web.
  • Las suscripciones de seguridad integradas de forma nativa ofrecen protección en todos los vectores de ataque. 

Lea el resumen para obtener más detalles sobre cómo nuestros NGFW con tecnología ML que cambian el sector ofrecen un aprendizaje automático interno para bloquear amenazas desconocidas basadas en archivos y en la web.

매년 수백만 건의 새로운 사이버 위협이 발생하고 있고, 많은 기업들은 이를 막기 위해 애쓰고 있습니다. 2019년에는 1억 4천만 개 이상의 새로운 멀웨어 샘플이 확인되었으며, 매일 수천 개의 새로운 악성 웹사이트와 도메인이 생성되었습니다.

초기 감염 후 최신 멀웨어는 몇 초 내에 수천 대 이상의 시스템을 감염시킬 수 있습니다. 그러므로 기업에서 전사적으로 보호 수단을 개발하여 확대 적용했을 때는 이미 한참 늦습니다.

기업에서는 보안 팀의 업무를 가중시키거나 생산성을 저하하지 않으면서 네트워크를 보호하려면 어떻게 해야 할까요?

당사의 클라우드 기반 보안 서브스크립션을 활용하고 백서 “단 몇 초가 중요한 이유”를 읽어보십시오.

이 백서에서는 다음 내용에 대해 자세히 알아보실 수 있습니다.

  • 대부분의 기존 방법이 완전히 새로운 공격을 차단하지 못하는 이유
  • 인라인 ML 기반 적용을 통해 대부분의 새로운 파일 및 웹 기반 위협을 해결하는 방법
  • 기본 통합된 보안 서브스크립션이 모든 공격 벡터에 보호 기능을 제공하는 방법

이 개요를 읽고 업계에 변화를 일으키고 있는 당사의 ML 기반 NGFW가 인라인 머신 러닝을 통해 알려진/알려지지 않은 파일 및 웹 기반 위협을 모두 차단하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

每年都会出现数百万种新的网络威胁,各组织已竭尽全力去防范它们。仅 2019 年,新发现的恶意软件样本就超过了 1.4 亿个,每天产生的新恶意网站和域名达数千个。

在初步感染之后,现代恶意软件可以在几秒钟内感染上千个系统,远远早于保护措施的开发和在组织内的部署。

在不增加安全团队的工作量或者降低生产效率的情况下,组织该如何应对保护网络安全的挑战?

利用我们的云交付安全订阅服务,同时确保您下载了《安全防护,分秒必争》简报。

您将了解:

  • 为何大多数传统方法都无法防御全新攻击
  • 基于机器学习的执行如何以内联方式解决大多数基于文件和基于 Web 的新威胁
  • 原生整合的安全订阅如何针对所有攻击途径提供安全防护

阅读简报,详细了解我们改变产业格局的基于机器学习的新一代防火墙如何提供内联的机器学习技术,阻截基于文件和基于 Web 的已知与未知威胁。

每年都會出現數百萬種新的網路威脅,各組織也在不斷地努力阻止這些威脅。在 2019 年,共發現超過 1.4 億個新惡意軟體樣本,每天產生數千個新的惡意網站和網域。

初始感染之後,早在組織制定保護措施並在整個組織內加以實作之前,現代的惡意軟體就能在幾秒內感染成千上萬個系統

在不增加安全團隊負擔或降低生產力的情況下,各組織應如何應對保護其網路安全的挑戰?

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您將瞭解:

  • 大多數傳統方法無法防禦新型威脅
  • 內嵌的機器學習式執行如何解決最新的檔案型威脅和 Web 型威脅
  • 原生整合的安全訂閱如何針對所有攻擊媒介提供安全防護

閱讀簡介,詳細瞭解我們改變產業格局的機器學習式新世代防火牆如何提供內嵌的機器學習技術,封鎖已知與未知的檔案型威脅和 Web 型威脅。

Cada año se crean millones de nuevas ciberamenazas, y las organizaciones se movilizan para detenerlas. Solo en 2019, se identificaron más de 140 millones de muestras nuevas de malware, y miles de nuevos sitios web y dominios malintencionados se generaron a diario.

Después de una infección inicial, el malware moderno puede infectar miles de sistemas más en cuestión de segundos, mucho antes de que se puedan elaborar y extender medidas de protección en una organización.

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Milhões de ameaças virtuais são criadas a cada ano e as organizações entram em uma corrida para interrompê-las. Somente no ano de 2019, foram identificadas mais de 140 milhões de novas amostras de malware e milhares de novos sites e domínios maliciosos foram gerados diariamente. 

Após uma infecção inicial, os malwares modernos podem infectar milhares de outros sistemas em uma questão de segundos, muito antes de que medidas de proteção possam ser desenvolvidas e aplicadas em toda a organização.

Como as organizações podem enfrentar o desafio de proteger as suas redes sem gerar mais trabalho para as equipes de segurança ou reduzir a produtividade?

Aproveite as nossas assinaturas de segurança entregues na nuvem e certifique-se de obter uma cópia do documento “Por que os segundos fazem a diferença?”. 

Você vai aprender sobre os seguintes temas:

  • A maioria dos métodos tradicionais não consegue prevenir ataques novos na rede
  • A aplicação em linha baseada em aprendizado de máquina abrange a maior parte das novas ameaças baseadas na Web e em arquivos
  • As assinaturas de segurança nativamente integradas oferecem proteção contra todos os vetores de ataque

Leia o resumo para obter informações detalhadas sobre como os nossos firewalls de última geração alimentados por aprendizado de máquina que revolucionam o setor fornecem aprendizado de máquina em linha para bloquear ameaças conhecidas e desconhecidas baseadas na Web e em arquivos.

Learn how inline ML blocks attacks

Erfahren Sie, wie Inline-ML Angriffe abwehrt

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Descubra cómo el ML interno bloquea los ataques

인라인 ML이 공격을 차단하는 방법 알아보기

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Saiba como o aprendizado de máquina em linha bloqueia os ataques