国际咨询机构Forrester发布报告,绿盟科技因技术创新被评为“知名供应商”。报告强调威胁情报在战略决策中的重要性,绿盟科技将继续推动威胁情报的智能化与自适应发展,帮助客户构建安全体系。
Cloudflare推出新功能,将威胁情报整合到WAF引擎中,允许用户根据实时数据创建主动防护规则,增强流量筛查能力。新模型消除了传统的“记录与阻止”权衡,确保在保护的同时保持可见性。用户可通过Cloudforce One订阅访问这些功能,提升安全策略的有效性。
绿盟科技在Gartner发布的网络威胁情报技术魔力象限报告中被评为远见者,展示了其技术实力与产品竞争力。公司通过结合AI与威胁情报,提升情报自动化与分析能力,帮助企业实现主动安全运营,致力于构建全面的威胁情报体系,以应对复杂的网络威胁。
谷歌威胁情报组发布报告,首次识别出利用AI开发的零日漏洞的攻击者。该攻击者计划进行大规模攻击,但谷歌的主动防御措施可能已阻止了这一事件。谷歌通过增强产品保护和使用AI技术检测和修复软件漏洞,展示了AI在网络安全中的重要作用。
BMC软件关注利用先进AI技术识别软件漏洞,持续监测相关研究和威胁情报。公司实施深度防御安全计划,定期评估控制和流程的改进机会,并与客户及安全社区保持一致,以应对技术变化。
BMC软件关注利用先进AI技术识别软件漏洞,持续监测相关研究和威胁情报。公司实施深度防御安全计划,定期评估改进机会,并与客户及安全社区保持一致,以应对技术和最佳实践的变化。
绿盟科技在第十一届网络安全应急服务支撑单位评选中再次获评甲级单位,体现其在网络安全领域的持续贡献。公司积极参与应急处置,提供技术支持,并成功入选网络安全威胁情报方向。未来将继续与CNCERT合作,推动AI与威胁情报技术的创新应用,提升网络安全防御能力。
美国各州面临严重的网络威胁,传统安全模式已不再有效。全州网络安全模型通过共享威胁情报和协调响应,提升防御能力。人工智能技术帮助人手不足的团队更快识别和应对威胁,确保公民服务的安全与连续性。该策略强调公共与私营部门的合作,以增强国家安全和经济繁荣。
AI驱动的网络安全公司Cyble在2026年荣获多项行业奖项,包括网络安全卓越奖金奖和四项全球信息安全奖,表彰其在攻击面管理和威胁情报方面的杰出表现。
绿盟科技入选Forrester发布的亚太地区威胁情报趋势报告,显示其在威胁情报领域的技术实力。报告指出,79%的亚太高级安全决策者计划增加威胁情报相关预算。绿盟通过AI技术和多源数据分析,提供高质量情报,帮助客户应对网络威胁,提升安全运营效率。未来,绿盟将继续深化AI与威胁情报的融合,构建更智能的网络安全防御体系。
研究表明,公开威胁情报未能有效阻止攻击者,反而可能使其手法更为成熟。分析显示,大多数IOC在披露时已失效,且高质量情报需深入分析,导致最佳拦截时机错失。
HFish蜜罐是一种主动防御技术,通过虚假主机诱导攻击者,记录并分析攻击行为。其优势包括低误报率、深度交互和灵活部署,能够生成高质量的威胁情报,提升安全防护能力。安装时需配置防火墙并使用一键部署脚本。
本文研究了大型语言模型(LLM)在Emotet恶意软件解混淆中的应用。结果显示,LLM在提取恶意脚本中的URL和域名方面表现良好,准确率分别为69.56%和88.78%。尽管模型尚不完美,但其在自动化威胁情报中的潜力显著,有望提升网络安全分析的效率与准确性。
2025年8月29日,中央国债登记结算公司发布威胁情报数据采购招标,最高控制价为170万元。中标候选人包括奇安信(120万元)、微步在线(118万元)和知道创宇(15万元)。
VirusTotal(VT)正在调整平台的访问和定价,以提升可访问性和协作性。新策略简化了用户选项,并推出了VT Contributor层级,以服务多样化的用户群体。VT重申未提供检测数据的厂商无法使用新服务,强调社区贡献的重要性,继续作为全球威胁情报的透明协作中心。
Elastic在IDC MarketScape中被评为2025年全球扩展检测与响应软件的领导者。其强大的搜索能力、实时数据分析和全面的安全平台使其在网络安全领域脱颖而出。Elastic Security通过集成的用户行为分析和威胁情报,帮助组织快速检测和响应威胁,提升安全团队效率。
微步在线推出了ThreatBook ATI威胁情报解决方案,旨在为全球市场提供深入的行业洞察,特别关注亚洲的新兴威胁。该系统每日识别超过140亿次攻击记录,包括恶意IP、恶意软件和高风险漏洞。
本文探讨了建立桌面应用程序漏洞应急响应流程的重要性,强调快速响应、有效遏制和持续改进。同时指出软件静默升级的安全与合规风险,建议加强管理和用户告知机制,并提出构建多元化安全威胁情报来源体系,以确保及时感知重大安全事件。
威胁情报(TI)通过系统化的信息收集与分析,识别网络攻击并提供可操作的洞察,旨在从被动响应转向主动预判,增强安全防御能力。威胁情报分为结构化和非结构化,生命周期包括情报计划、收集、处理、分发和反馈。有效的威胁情报体系需整合多源数据,以应对复杂攻击链,提高响应速度和准确性。
文章指出脆弱性管理需重新审视和框架。尽管投入大量资源,许多程序未能跟上对手的战术与技术。传统方法依赖过时实践,导致许多“关键”脆弱性并不重要。现代脆弱性管理应结合AI与威胁情报,提供灵活且具上下文的建议,以有效降低风险。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。