Optimierung Ihrer Rechenzentrums-Firewall mit Advanced Threat Prevention

Das auf maschinellem Lernen basierende Advanced Threat Prevention-Angebot (ATP) von VMware für die NSX Service-defined Firewall umfasst Netzwerkverkehrsanalyse, Erkennung und Abwehr von Eindringversuchen sowie erweiterte Malware-Analysen mit umfassenden Netzwerkerkennungs- und Reaktionsfunktionen. Die Lösung wurde speziell für den Schutz des Datenverkehrs im Rechenzentrum entwickelt und bietet branchenführende Informationen zu komplexen Bedrohungen.

Weitere Informationen zur Service-Defined Firewall

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Weitere Informationen zu verteilten internen Firewalls

Lesen Sie das E-Book zu internen Firewalls für Dummies, um mehr über die verschiedenen Arten von Netzwerkdatenverkehr und die Firewalls zu erfahren, die zu ihrem Schutz entwickelt wurden.

Vorteile von NSX Advanced Threat Prevention

Transparenz für Bedrohungen in der gesamten Umgebung

Überprüfen Sie den gesamten internen Rechenzentrumsverkehr auf Bedrohungen mit umfassender Transparenz, die mehrere Techniken zur Bedrohungserkennung gleichzeitig nutzt.

Mehr Zeit für tatsächliche Bedrohungen

Reduzieren Sie Fehlalarme um bis zu 90%. Verbessern Sie die Genauigkeit von Benachrichtigungen, damit sich Ihre Sicherheitsteams auf eine kleine Anzahl tatsächlicher Eindringversuche konzentrieren können.

Schutz vor komplexer Malware

Nutzen Sie Advanced Threat Prevention zum Erkennen von Malware, die entwickelt wurde, um standardmäßige Sicherheitstools zu umgehen.

Der nächste Schritt: proaktive Bedrohungsbekämpfung

Reagieren Sie nicht mehr nur auf Benachrichtigungen. Suchen Sie proaktiv nach neuen Bedrohungen für Ihr Netzwerk, bevor diese sich auf das Unternehmen auswirken.

Hauptfunktionen von VMware NSX Advanced Threat Prevention

Erkennen Sie bekannte Bedrohungen im gesamten East-West-Traffic mithilfe kuratierter Signaturen auf Basis des genauen Anwendungskontexts.

Suchen Sie mithilfe von Hardwareemulation und überwachten Modellen für maschinelles Lernen nach schädlichen Inhalten, die Ihr Netzwerk durchqueren.

Ermitteln Sie mithilfe von überwachtem und nicht überwachtem maschinellem Lernen auffällige Aktivitäten und schädliches Verhalten in Ihrem Netzwerk.

Filtern Sie große Mengen von Netzwerkdaten und -ereignissen über eine Korrelations-Engine, um Fehlalarme zu eliminieren und sich auf eine kleinere Anzahl von Eindringversuchen zu konzentrieren.

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