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OpenText 網路與應用程式資訊安全
企業常見挑戰
不知如何找出應用程式面臨的安全問題
客戶指著重在外對內的網路風險，但對於內部的自行開發的應用程式，或是現有使用的AP 與網站確無明確查找面臨的風險。
面臨偵測威脅無法即時告警及快速處理
雖有許多的資安防禦設備，但確無法整合聯防及快速依據事件風險來源，對於過去的軌跡也無法立即找出及調查。
對於合法身分的使用者無法判定是否有違規使用。
企業與政府大多還是用帳號密碼來做內部系統做驗證，但是登入者是本人或是駭客，使用是否有越權使用，管理者無法判定及紀錄。
速度 + 規模 = 自動偵測和分類網路威脅
利用機器學習在數十億安全事件中發現隱藏的基於行為的模式。
打擊威脅並加強安全行動
利用不斷學習和適應的無監督機器學習模型來提高威脅搜尋效率。
網路威脅防護以小時而非週或月為單位
利用先進的、無監督的機器學習模型主動防禦已知和未知的威脅。
產品的優勢
預測
透過先進的洞察力預測網路風險。
保護
對抗新興威脅。
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簡化
強大平台的安全性。