未来智安XDR荣膺ISC 2022创新能力百强

未来智安(XDRSEC)在ISC2022数字安全创新能力百强评选中,凭借其XDR扩展威胁检测响应系统荣获“威胁检测与响应领域”创新产品。该系统通过智能化事件分析引擎和自动化安全编排技术,显著提升了威胁检测和响应效率,实现了安全运营的高效自动化。

 

12月21日,ISC 2022数字安全创新能力百强暨数字安全技术创新论坛在北京成功举办。未来智安(XDR SEC)作为国内首个XDR落地厂商,旗下核心产品未来智安XDR扩展威胁检测响应系统凭借业界领先的创新能力,荣膺ISC 2022创新能力百强“威胁检测与响应领域”创新产品。

图:未来智安ISC 2022数字安全创新能力百强证书&奖杯

 

本届ISC创新百强评选活动,基于对产业热点和行业趋势的综合分析研判,聚焦威胁检测与响应、数据与隐私安全、网络与流量安全、端点安全、攻击面与资产管理、工业互联网安全、云原生安全、安全访问服务边缘SASE、供应链与应用安全以及安全运营十大领域,历时2个月,经过百强专家评审团以及客户智库的双层评审,从200+家参选企业、600+数字安全创新产品及解决方案中甄选出2022年度数字安全十大热点领域的创新产品和技术、创新力十强、最受欢迎产品。作为数字安全届的“奥斯卡”,ISC 2022数字安全创新能力百强评选结果再次力证了业界对未来智安XDR产品能力的肯定。

未来智安XDR由EDR、NDR、SOAR、WarRoom四大原生核心组件构成,同时具备第三方工具接入能力,形成一个安全中台,将企业中现有安全设备的数据、安全能力接入XDR系统。通过XDR系统的智能化事件分析引擎(AiE),自动将每天千万级零散告警生成几十条完整的攻击事件,让攻击检测有效性提升百倍以上。通过系统内置的自动化安全编排技术(SOAR)实现高效自动化的事件响应处置能力,可将威胁事件运营效率从过去的小时级提高到分钟级,运营效率提升8倍以上。

图:未来智安XDR产品框架

未来智安(XDR SEC)基于“安全左中右”的产品理念,完全围绕资产、威胁检测、响应处置,为客户提供精准全面的攻击面管理、网络安全检测、高效自动化的威胁运营能力和产品方案,目的在于针对当前网络安全边界多、品类多、种类多、碎片化、告警多、运维流程多、节点多等复杂问题,回归到安全技术的本质,最终帮助用户解决其面临的安全问题。

 

图:未来智安XDR的“安全左中右”理念

“左”——摸得清。XDR需要为企业提供安全度量能力,帮助客户形成统一的资产台账。经过多年的安全建设,企业内部建有各式各样的安全系统,如终端资产采集链系统、流量系统、云系统、防火墙系统等。XDR应具备将这些零散、异构安全设备的资产数据统一展示维度,形成统一资产台账的能力,为客户提供体系化的安全运营指标,呈现安全态势,让客户摸清家底,预知可能发生的攻击。

“中”——抓得住。XDR需要兼顾安全检测和发现,分为阶段性的攻防实战与日常的安全运营两个维度。面对阶段性的攻防实战,如HVV期间,XDR能力的关键在于能第一时间查看告警并快速分析。相对而言,日常的安全运营对企业来讲更加重要,其核心是要能达到“可运营的状态”,当企业的安全团队面临大量来自不同安全设备的告警时,能基于资产、业务、场景、溯源四个维度,结合不断变化的攻防战术以及企业安全需求,给出各种解决方案。

“右”——响应快。发现告警之后,XDR需要帮助企业安全团队实现快速应对。未来智安XDR系统原生的自动化安全编排技术(SOAR)可基于安全专家对攻击事件的处置经验,形成自动化的剧本和处置流程,将企业现行有效的安全运营流程固化到体系中,并且随着企业安全运营的成熟度不断调整、优化、迭代,同时提供全域的安全配置。

——END——

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值