클라우드 보안에 대 한 7 핵심 기술

클라우드 보안 이러한 겉보기에 간단한 요소 7 개 핵심 요소를 커버 하는 광범위 한 보기 제공 합니다.

웹 평판 서비스

완전히 신뢰할 수 있는 데이터베이스와 사이트 페이지, 역사적 위치 변경, 악성 코드 행동 분석에 의심 스러운 활동 지표 등 요소에 따라 신용 점수를 할당 하 여 웹 페이지의 신뢰성을 추적 하기 위해 클라우드 보안을 사용할 수 있습니다. 기술은 사이트를 검색 하 고 사용자가 감염 된 웹 사이트에 액세스 하지 못하도록 다음 계속 됩니다. 정확도 개선 하 고 가양성을 줄이기 위해, 보안 업체는 또한 특정 페이지 또는 웹 사이트에 링크를 신용 점수를 할당, 분류 또는 차단 하는 대신 전체 사이트, 합법적인 사이트의 일부만 공격 이후와 명성을 시간이 지남에 변경할 수 있습니다.

신용 점수를 비교 하 여 웹사이트의 잠재적인 위험 레벨을 알 수 있습니다. 때 사용자가 잠재적으로 위험한 사이트 액세스, 그것은 수 수 경고 또는 사용자가 대상 사이트의 보안을 신속 하 게 식별할 수 있도록 적시에 차단. 웹 평판 서비스, 악성 프로그램의 소스에 대 한 감시 수 있습니다. 이후 0 공격 보다는 실제 콘텐츠를 효과적으로 악성 코드의 초기 다운로드를 방지할 수 있도록 사이트의 신뢰성을 기반으로, 사용자 보호 기능에 액세스 하기 전에 네트워크에 액세스할.

전자 메일 신뢰도 서비스

전자 메일 신뢰도 서비스 알려진된 스팸 소스의 신뢰할 수 있는 데이터베이스에 대 한 IP 주소를 확인 하 고 실시간으로 전자 메일 메시지의 보낸 사람 신뢰도 평가할 수 있는 동적 서비스와 IP 주소를 유효성을 검사. 신용 점수는 IP 주소 "행동", "활동의 범위"의 지속적인 분석 하 여 세련 된 및 이전 역사. 보낸 사람의 IP 주소에 의해 악의적인 전자 메일 네트워크나 사용자의 컴퓨터에 도달에서 좀비 나 봇 넷 등 웹 위협 방지 구름, 도청입니다.

파일 신뢰도 서비스

파일 평판 끝점, 서버, 또는 게이트웨이 있는 각 파일의 신뢰성을 확인 하는 서비스 기술. 확인 알려진된 양성 파일의 목록 및 바이러스 백신 서명을 이라고 알려진된 악성 파일의 목록을 기반으로 합니다. 고성능 콘텐츠 배포 네트워크와 로컬 버퍼 서버 대기 검사 과정에서 최소화 하는 것을 보장 합니다. 악의적인 정보는 구름에 저장 되므로 네트워크의 모든 사용자를 즉시 도달 가능 하다. 게다가,이 접근은 끝점 공간을 차지 하는 전통적인 바이러스 백신 서명 파일을 다운로드에 비해 끝점 메모리 및 시스템 소비를 줄인다.

행동 상관 관계 분석 기술

행동 분석의 "관련 기술" 악의적인 행동에 속해 있는지 여부를 확인 하려면 위협 활동을 연결 하는 데 사용할 수 있습니다. 웹 위협에 단일 활동 하지 않는 상처, 하지만 동시에 여러 활동을 할 경우 악의적인 결과 발생할 수 있습니다. 그것은 따라서 필요한 추론, 관점에서 실질적인 위협 인지 확인 하 고 다른 구성 요소 간의 상호 관계에 잠재적인 위협을 검토 하. 다른 부분을 연결 하 고 지속적으로 위협 데이터베이스를 업데이 트, 당신이 전자 메일 및 웹 위협에 대 한 신속 하 고 자동 보호 기능을 제공 실시간으로 응답할 수 있습니다.

자동 피드백 메커니즘

클라우드 보안의 또 다른 중요 한 구성 요소는 위협 연구 센터와 양방향 업데이트 스트림에 기술자 간의 지속적인 통신을 가능 하 게 자동 피드백 메커니즘입니다. 개별 고객의 라우팅 명성을 검사 하 여 새로운 유형의 위협 식별 합니다. 예를 들어 트렌드 과학 및 기술의 글로벌 자동 피드백 메커니즘은 유사 채택 "이웃 감독" 접근, 많은 지역 사회와 실시간 탐지 및 적시 "일반적인 정보"의 실현에 의해 보호 포괄적이 고 최신 위협 인덱스를 설정 도움이 될 것입니다. 단일 고객의 일반 신용에 의해 발견 각 새로운 위협 확인 자동으로 업데이트 트렌드 기술의 글로벌 위협 데이터베이스, 미래의 고객 확인 된 위협이 발생 하는 것을 방지 합니다.

위협 데이터 통신 소스 보다는 특정 통신 콘텐츠의 신뢰성에 따라 수집 될 것입니다, 때문에 아무 문제가 대기 시간, 그리고 고객의 개인 또는 비즈니스 정보 개인 정보 보호.

위협 정보 롤업

보안 업체는 다양 한 기술 및 데이터 수집 방법을 포함 하 여 "허니", 웹 검색 엔진, 고객 및 파트너 콘텐츠 제출, 피드백 루프를 사용합니다. 위협 데이터 트렌드 클라우드 보안에서 악성 코드 데이터베이스, 서비스 및 지원 센터를 통해 분석 됩니다. 7 x 7 x 24 24 모니터링을 위협 하 고 공격 탐지, 방지, 공격을 제거 하는 방어.

화이트 리스트 기술

핵심 기술, whitelist 및 블랙 리스트 (바이러스 서명 기술을 실제로 사용 하 여 블랙 리스트 기술 아이디어) 별로 다른 차이점은 규모에만. Avtest.org의 최근 악성 샘플 (나쁜 파일, 불 쌍 한 파일) 약 12 백만 가지 샘플을 포함합니다. 경우에 숫자는 최근 크게 증가, 나쁜 파일 수가 여전히 좋은 파일 보다 적습니다. 상업적인 화이트 리스트는 100 백만 이상, 샘플 그리고 500 백만 만큼 높을를 그림을 기대 하는 어떤 사람들. 그래서 세계적으로 존재 하는 모든 좋은 문서를 추적 하는 거 대 한 일 고는 단일 회사에 의해 할 수 없습니다 수 있습니다.

핵심 기술로 서, 화이트 리스트는 지금 주로 사용 된다 가양성을 줄이기 위해. 예를 들어 블랙 리스트에는 실제, 악의적인 서명 수 있습니다. 따라서, 바이러스 백신 기능 데이터베이스 내부 또는 상업적 허용에 대해 정기적으로 검사 될 것 이다 그리고 트렌드 기술 및 팬더 현재 수행 중인이 작품이 정기적으로.

따라서, 틀린 확실성을 피하기 위해 하는 허용 실제로 스마트 보호 네트워크에 포함 되었습니다.