النقل والخدمات اللوجستية – إدارة نقاط الضعف والمخاطر في إنترنت الأشياء

الكشف الدقيق عن الثغرات الأمنية

تجمع Cylera بيانات الثغرات الأمنية من مصادر خارجية موثوقة، مثل قاعدة بيانات الثغرات الأمنية الوطنية التابعة للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) وقاعدة بيانات الشركات المصنعة لأجهزة إنترنت الأشياء. ثم تستفيد المنصة من خوارزميات التعلم الآلي المتطورة، جنبًا إلى جنب مع المراقبة المستمرة، لتحديد الثغرات الأمنية في أجهزة إنترنت الأشياء بسرعة ودقة. وهذا يمكّن فرق تكنولوجيا المعلومات والأمن المعلوماتي في مجال النقل والخدمات اللوجستية من الكشف عن الثغرات الأمنية والتخفيف منها بسرعة.

استخبارات المخاطر في العالم الحقيقي

تستخدم Cylera التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لربط نقاط ضعف أجهزة إنترنت الأشياء من مصادر خارجية متعددة. ثم تجمع Cylera هذه البيانات مع سلوكيات الشبكة ومؤشرات الاختراق والذكاء البشري بناءً على تجارب ونتائج العالم الحقيقي لتحديد مخاطر أجهزة إنترنت الأشياء بناءً على بيانات جديدة وظروف متغيرة في الوقت الفعلي تقريبًا.

تقييم المخاطر مع تحديد الأولويات

توفر Cylera تسجيلًا دقيقًا للمخاطر وتحديد الأولويات لأجهزة إنترنت الأشياء في قطاع النقل والخدمات اللوجستية. ويستند تسجيل المخاطر إلى مجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك أنواع الأجهزة وتقييمات الثغرات الأمنية وتحليل السلوك والاعتماديات وقياس الاستخدام ومؤشرات الاختراق والضوابط الثانوية. يساعد هذا النهج في تبسيط جهود التخفيف من خلال تقليل ضوضاء التنبيه وتقصير قوائم الإصلاح.

العلاج الموجه

توفر Cylera تعليمات تفصيلية خطوة بخطوة لإصلاح كل ثغرة أو خطر تم تحديده. وهذا يمكّن فرق أمن تكنولوجيا المعلومات في النقل والخدمات اللوجستية من معالجة مخاطر أجهزة إنترنت الأشياء بسرعة وثقة. كما يقلل من الأخطاء وعدم اليقين، مما يضمن اتباع جميع أعضاء الفريق لأفضل ممارسات الأمان المتسقة.