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セキュリティモニタリング

  • AIShieldNet ofrece protección impulsada por IA contra malware, ransomware, phishing y virus.
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    ¿Qué es AI ShieldNet?
    AIShieldNet ofrece una solución integral de ciberseguridad impulsada por algoritmos avanzados de IA y aprendizaje automático. Proporciona análisis en tiempo real y detección de amenazas para proteger contra ransomware de día cero, ataques de phishing, malware y virus. Con una arquitectura basada en la nube, descarga procesamiento de los puntos finales, lo que permite mitigar amenazas de manera rápida y eficiente. La plataforma admite el análisis de archivos, incluidos Excel, documentos de Word y PDF, para garantizar que ninguna amenaza oculta pase desapercibida. También cuenta con modos de defensa personalizables y un panel de informes de SaaS fácil de usar para monitorear y ajustar las medidas de seguridad.
    Características principales de AI ShieldNet
    • Protección de día cero impulsada por IA
    • Análisis de archivos en tiempo real
    • Análisis de amenazas basado en la nube
    • Protección antivirus y contra phishing basada en firmas
    • Modos de defensa personalizables
    • Protección de punto final con un solo agente
  • Un agente de IA que automatiza el análisis de vulnerabilidades mediante la orquestación de análisis de código, sondeos de red y generación de informes impulsada por LLM.
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    ¿Qué es Automated Vulnerability Scanning with Agentic AI?
    El proyecto de escaneo de vulnerabilidades automatizado con Agentic AI aprovecha modelos de lenguaje grandes para planear, ejecutar y reportar evaluaciones de seguridad de forma autónoma. Al integrar herramientas como Bandit para análisis estático, Nmap para enumeración de red y bases de datos CVE para coincidencia de vulnerabilidades, el agente crea un flujo de trabajo paso a paso. Analiza repositorios de código en busca de patrones inseguros, sondea puertos de red para servicios expuestos, correlaciona hallazgos con vulnerabilidades conocidas y genera un informe accionable con evaluaciones de riesgo y recomendaciones de remediación. Los usuarios pueden personalizar pipelines de escaneo, definir el alcance de los objetivos e integrar los resultados en pipelines CI/CD existentes. Este marco basado en LLM reduce el esfuerzo manual y acelera el descubrimiento y mitigación de riesgos de seguridad en aplicaciones e infraestructura.
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