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Aprendizaje automático de Zscaler

Utilice inteligencia artificial a escala de nube para mantenerse a salvo
de amenazas nuevas y en evolución.

La lucha por adelantarse a las amenazas avanzadas

Proteger su organización es un trabajo a jornada completa. Desde sitios web nuevos y maliciosos hasta ransomware y ataques de phishing, siempre hay algo peligroso acechando a sus frágiles defensas. Pero, ¿cómo puede eludir las amenazas avanzadas que van a mayor velocidad que su seguridad? El aprendizaje automático (ML) puede ayudarle a reducir el periodo de tiempo que tarda en obtener protección, pero las soluciones de aprendizaje automático actuales a menudo emplean un enfoque inadecuado.

Por qué el aprendizaje automático tradicional puede pasar por alto ataques

icono que muestra que el aprendizaje automático tradicional puede pasar por alto ataques debido a la limitación de recursos

Limitaciones de recursos

Para un aprendizaje automático eficaz, necesita montones y montones de datos para crear modelos: datos centralizados y correlacionados en tiempo real que simplemente no están disponibles desde dispositivos de seguridad inconexos.

icono que muestra que el aprendizaje automático tradicional puede pasar por alto ataques debido a la falta de análisis de contexto

Falta de análisis del contexto

Las soluciones basadas en la red son limitadas ya que analizan paquetes individuales y pasan por alto el panorama general que abarca todo el contenido, una vista general que es necesaria para aplicar el aprendizaje automático de manera significativa.

icono que muestra que el aprendizaje automático tradicional puede pasar por alto ataques debido a la falta de desafíos de aplicación

Desafíos de aplicación

Las arquitecturas como los cortafuegos última generación (NGFW) que permiten conexiones de paso no pueden poner en cuarentena el contenido para el análisis de aprendizaje automático, lo que significa que los bytes maliciosos pasarán hasta que se logre un veredicto.

Aprendizaje automático de Zscaler

Aproveche el poder de la nube para una mejor protección contra amenazas avanzada

El aprendizaje automático de Zscaler identifica rápidamente patrones de amenazas en grandes cantidades de datos para bloquear las amenazas avanzadas sin firmas ni interacción humana. Al aprovechar el tamaño y el alcance de la nube de Zscaler, se pueden proteger a los usuarios y los datos en tiempo real de las amenazas emergentes, como el malware polimórfico, el phishing selectivo y los sitios web sospechosos.

El aprendizaje automático de Zscaler brinda una mejor protección frente a amenazas desconocidas

Qué puede hacer Zscaler por usted

Zscaler proporciona protección en tiempo real

Protección en tiempo real

Con una arquitectura en línea en la nube, sin las limitaciones de los dispositivos tradicionales, Zscaler puede bloquear todas las nuevas variaciones de las amenazas conocidas, los virus polimórficos y el ransomware en tiempo real.

zscaler previene los ataques de phishing desconocidos

Prevenir ataques de phishing desconocidos

Aproveche el análisis de contenido avanzado basado en inteligencia artificial y los datos que se modelan a partir de 100 mil millones de transacciones al día para evitar el acceso a ataques de phishing selectivo y
phishing de credenciales nuevos y desconocidos.

El aprendizaje automático de Zscaler protege los puntos vulnerables de seguridad clasificando los sitios web nuevos y desconocidos

Clasificación en tiempo real de sitios web desconocidos

El aprendizaje automático de Zscaler protege los puntos vulnerables clasificando los sitios web nuevos y desconocidos a medida que se accede a ellos, lo que mejora la aplicación de políticas y la experiencia del usuario.

¿Qué hace que el aprendizaje automático de Zscaler sea único?

Proporciona aprendizaje automático a prueba de filtraciones

Las arquitecturas tradicionales de transferencia de NGFW tienen recursos limitados para retener y analizar todos los paquetes en tiempo real. Debido a que Zscaler aprovecha la escala de la nube para la inspección en línea, cada paquete se captura y analiza para detectar contenido malicioso en tiempo real antes de la entrega a los puntos finales.

Detiene los sitios web de phishing dirigidos

Muchos sitios web de phishing dirigidos y creados ex-profeso no pueden ser detectados por firmas o aprendizaje automático no sofisticados. Los modelos de aprendizaje automático en línea de Zscaler pueden detectar estas páginas de phishing peligrosas y desconocidas antes de que aparezcan en el navegador del usuario final.

Protege puntos vulnerables de seguridad de sitios web desconocidos

Las soluciones tradicionales tienen que rastrear los sitios web nuevos y no clasificados para catalogarlos correctamente, lo que resulta ineficaz y deja a los usuarios expuestos a contenidos sospechosos. Con el aprendizaje automático de Zscaler, el contenido web se clasifica de inmediato en el momento en que accede el usuario, lo que permite mejorar la aplicación de las políticas que bloquean las páginas web no clasificadas.

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