Améliorez votre pare-feu grâce à Advanced Threat Prevention

Reposant sur l’autoapprentissage, l’offre ATP (Advanced Threat Prevention) de VMware pour NSX Service-defined Firewall assure l’analyse du trafic réseau, la détection et la prévention des intrusions, ainsi que l’analyse avancée des logiciels malveillants grâce à des fonctionnalités complètes de détection et de réponse réseau. La solution est spécialement conçue pour protéger le trafic du Data Center grâce aux informations les plus fiables du secteur sur les menaces avancées.

Explorez le pare-feu service-defined

Protégez votre Data Center avec un pare-feu interne nouvelle génération qui inclut des contrôles d’accès de couche 7 avec état et une prévention avancée des menaces.

En savoir plus sur les pare-feu internes distribués

Lisez l’e-book sur les pare-feu internes pour les nuls pour comprendre les différents types de trafic réseau et les pare-feu qui ont évolué pour les protéger.

Avantages de la prévention avancée des menaces NSX

Bénéficier d’une visibilité sur les menaces partout

Inspectez l’intégralité du trafic interne du Data Center pour détecter les menaces grâce à une visibilité étendue qui exploite simultanément plusieurs techniques de détection des menaces.

Protégez-vous des logiciels malveillants avancés

Exploitez la prévention avancée des menaces pour détecter les logiciels malveillants conçus pour échapper aux outils de sécurité standard.

Concentrez-vous sur les menaces réelles

Réduisez les faux positifs jusqu’à 90 %. Améliorez la précision de vos alertes et permettez à vos équipes de sécurité de se concentrer sur un petit ensemble d’intrusions.

Évolution vers la recherche proactive des menaces

Allez plus loin que la simple réaction aux alertes. Recherchez de manière proactive les menaces émergentes sur votre réseau avant qu’elles n’affectent l’entreprise.

Principales fonctionnalités de VMware NSX Advanced Threat Prevention

Détection des menaces

Détectez les menaces connues sur l’ensemble du trafic est-ouest à l’aide de signatures organisées en fonction du contexte applicatif précis.

Identification des anomalies

Découvrez l’activité anormale et les comportements malveillants sur votre réseau grâce à l’autoapprentissage supervisé et non supervisé.

Recherche de contenu malveillant

Trouvez des contenus malveillants traversant votre réseau via l’émulation matérielle et des modèles d’autoapprentissage supervisés.

Corrélation de données

Filtrez de grandes quantités de données et d’événements réseau via un moteur de corrélation pour éliminer les faux positifs et vous concentrer sur un ensemble réduit d’intrusions réelles.

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