التعليم العالي - إدارة المخاطر والثغرات في إنترنت الأشياء

الكشف الدقيق عن الثغرات الأمنية

تستفيد Cylera من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والمراقبة في الوقت الفعلي للكشف السريع والدقيق عن نقاط ضعف أجهزة إنترنت الأشياء. وهذا يسمح لقادة التكنولوجيا في التعليم العالي بتحديد أجهزة إنترنت الأشياء المعرضة للخطر بسرعة.

استخبارات المخاطر في العالم الحقيقي

تستخدم Cylera التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لربط نقاط ضعف أجهزة إنترنت الأشياء من مصادر خارجية متعددة (بما في ذلك قواعد بيانات NVD NIST وقواعد بيانات الشركات المصنعة لنقاط ضعف أجهزة إنترنت الأشياء). ثم تقوم Cylera بدمج هذه البيانات مع سلوكيات الشبكة ومؤشرات الاختراق لتحديد مخاطر أجهزة إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي.

تقييم المخاطر مع تحديد الأولويات

توفر Cylera تقييمًا دقيقًا للغاية للمخاطر وتحديد الأولويات لأجهزة إنترنت الأشياء المستخدمة في التعليم العالي، استنادًا إلى نتائج تقييم الثغرات الأمنية، ونوع الجهاز، وتحليل سلوك الجهاز، وتبعيات الجهاز، وقياس الاستخدام عن بعد، ومؤشرات الاختراق، والضوابط الثانوية. يساعد هذا في تركيز جهود التخفيف من خلال تقليل الضوضاء التنبيهية وتقصير قوائم الإصلاح.

العلاج الموجه

توفر Cylera إرشادات دقيقة خطوة بخطوة للإصلاح مصممة خصيصًا لكل ثغرة أو خطر تم تحديده. وهذا يمكّن فرق أمن تكنولوجيا المعلومات في الحرم الجامعي من معالجة مخاطر أجهزة إنترنت الأشياء بسرعة وبثقة. كما يقلل من الأخطاء وعدم اليقين ويضمن اتباع جميع أعضاء الفريق لأفضل ممارسات الأمان الموحدة.