Como o AI e Deep Learning são utilizados para proteção contra ataques avançados de DNS e Phishing

[lisandrow]

Os ataques cibernéticos estão aumentando em frequência e sofisticação.

Pesquisas mostram que 90% das violações de dados são ataques de phishing e 87% das empresas sofreram ataques de DNS.

Neste cenário é impossível que as equipes de segurança e de TI, já sobrecarregadas, consigam defender as empresas contra todas essas ameaças em tempo real.

O protocolo DNS é um dos pilares da infraestrutura da Internet, fundamental na comunicação de dados. Mas desde a sua introdução nos anos 80, não foi atualizado significativamente.

Os cibercriminosos, percebendo esta fragilidade, começaram a utilizá-lo como uma ferramenta para suas campanhas de malware, phishing e meios para vazamento de dados corporativos.Então é hora de repensar a segurança através do uso de novos recursos inteligentes.

A solução está no Deep Learning e na automação, para identificar e bloquear imediatamente essas ameaças antes que possam causar danos.

As recentes inovações em Deep Learning nos firewalls Quantum TITAN interrompem os ataques mais evasivos de DNS, phishing e outros vetores.

Assista a esta sessão para saber como a prevenção, automação e Deep Learning podem impedir estes ataques cibernéticos.
• Entenda como o protocolo DNS e suas fragilidades permitem o uso de ferramentas de ataque e de evasão, como DGA (Domain Generation Algorithm) e tunelamento;
• Diferenças entre o Machine Learning e Deep Learning que trouxeram as inovações necessárias a proteções mais eficientes,
• Demonstrar na prática como os ataques de phishing são bloqueados.