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Angreiferfrüherkennung durch Deception Technologie
Das Erkennen von Cyber-Angreifern in Ihrem Netzwerk ist eine große Herausforderung. Angreifer entwickeln sich ständig weiter, und die aktuelle Ära der Arbeit im Home Office macht die Erkennung von Bedrohungen noch schwieriger. KI-basierte Anomalie-Erkennung funktioniert aufgrund des geänderten Verhaltens nicht mehr zuverlässig und Sicherheits-Teams sind mit einem beispiellosen Anstieg von Warnmeldungen konfrontiert. Wenn Sie die zusätzliche Angriffsoberfläche, die mit einer erhöhten Cloud-Akzeptanz einhergeht, in Betracht ziehen, müssen Sie ihre Verteidigungsstrategien überdenken.

In diesem Webinar werden wir Ihnen vorstellen, wie wirksam Deception Technologie zur Früherkennung von Bedrohungen und zur Verhinderung von Angreiferbewegungen ist. Laut Gartner bietet Deception Technologie „einfach zu implementierende, deterministische und effektive Funktionen zur Erkennung von Bedrohungen für Unternehmen jeder Größe“.

Wir werden die Leistungsfähigkeit der Illusive Networks-Plattform demonstrieren, um potenzielle Angriffspfade gegen Ihr Unternehmen aufzuzeigen und zu reduzieren sowie das zu untersuchende Alarmvolumen zu verringern und wertvolle Echtzeit-Forensik zum Verhalten von Angreifern für kurzfristige und präzise Gegenmaßnahmen zu nutzen.

Als Teilnehmer dieses Webinars erfahren Sie, wie die Illusive-Plattform funktioniert:

• Identifiziert und entfernt die Reste fehlerhafter Anmeldeinformationen und Verbindungen, die während des täglichen Betriebs zurückbleiben, um Angriffspfade zu identifizieren und zu löschen;
• Erzeugt Täuschungen, die reale Netzwerkinformationen und Datenbestände authentisch nachahmen, und zwingt Angreifer, sich unwissentlich mit irreführenden Artefakt
• Sammelt Echtzeit-Quellenforensik, um Ihre Gegenmaßnahmen von Stunden auf Minuten zu reduzieren, selbst wenn Warnmeldungen von anderen Sicherheits-systemen generiert werden.

Das Webinar wird in deutscher Sprache präsentiert. Sie haben die Möglichkeit, Fragen zu stellen und Feedback zu geben.
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