Deep Learning ist eine Art des maschinellen Lernens, die sich perfekt zur Erkennung unbekannter und getarnter Bedrohungen eignet. Unser Deep-Learning-System analysiert den aktuellen Datenverkehr, um auch die raffiniertesten neuen Angriffe unmittelbar im Angriffsverlauf zu stoppen.
Mehr dazuWir erkennen 48 Prozent mehr Command-and-Control-Aktivitäten, 40 Prozent mehr Angriffe auf DNS-Ebene und 40 Prozent mehr Phishingbedrohungen als jeder andere führende Anbieter.
Nebula wurde speziell für das Deep Learning entwickelt. Eine sechsmal schnellere, cloudbasierte Datenverarbeitung sorgt für skalierbaren, zuverlässigen Schutz in Echtzeit.
Die Ergebnisse der Analysen von Cloud- und On-Premises-Umgebungen werden über ein globales Netzwerk mit extrem niedriger Latenz gestreamt, sodass Angriffe in Millisekunden blockiert werden können.
Unser Produkt erkennt 40 Prozent mehr Bedrohungen als herkömmliche Datenbanken und ist die einzige Websicherheitslösung, die unbekannte und getarnte webbasierte Angriffe in Echtzeit blockiert.
Leistungsstarke Detektoren durchschauen die Umgehungstaktiken, die in 90 Prozent der aktuellen Phishingkits genutzt werden.
Wir erkennen 76 Prozent der schädlichen URLs bis zu 24 Stunden vor herkömmlichen Web-Filtering-Datenbanken.
DNS Security erkennt mithilfe konkurrenzloser Prognosemethoden mehr Angriffe auf DNS-Ebene als vergleichbare Lösungen.
Mehr dazuWir schützen Sie vor 40 Prozent mehr Bedrohungen auf DNS-Ebene als andere führende Anbieter.
Wir prognostizieren und blockieren schädliche neu registrierte Domains sechsmal schneller als die führenden Scanner.
DNS Security vereitelt neu aufkommende Angriffe auf DNS-Ebene, ohne Ihre DNS-Infrastruktur zu verändern oder das Umgehen von Sicherheitsmaßnahmen zu gestatten.
Eine einzige Plattform sorgt für ML-basierte Transparenz, Prävention und die automatische Durchsetzung von Zero-Trust-Richtlinien.
Mehr dazuUnsere nahtlos integrierten, branchenführenden cloudbasierten Sicherheitsdienste blockieren 100 Prozent der bekannten und unbekannten Umgehungsversuche auf IoT-, IoMT- und OT-Geräten.
Nutzen Sie maschinelles Lernen und Telemetriedaten aus Crowdsourcing, um 90 Prozent der Geräte in den ersten 48 Stunden (und später mehr) zu finden, das Risiko zu beurteilen, Anomalien aufzudecken und automatisch Zero-Trust-Richtlinien zu erstellen.
Das automatisch ermittelte Normalverhalten der Geräte kann in Zero-Trust-Richtlinienempfehlungen umgewandelt werden, die Sie mit einem Klick (und somit zwanzigmal schneller) anwenden können.