Medical IoT Security 与调解

医疗物联网安全软件专为联网临床设备而设计,提供全面的零信任解决方案,优于 Claroty 的 Medigate。

推出医疗物联网安全产品,这是最完善的医疗设备零信任解决方案

了解为什么 Claroty 的医疗物联网安全方法能为医疗保健提供商提供比 Medigate 更好的互联临床设备零信任解决方案。

Prevent known and unknown threats

通过基于 ML 的发现功能实现设备的全面可见性

医疗物联网安全使医疗机构能够准确识别和分类其网络中的所有联网设备,包括那些从未见过的设备。

  • 将 Palo Alto Networks App-IDTM 技术和深度数据包检测 (DPI) 与获得专利的三层机器学习 (ML) 模型相结合,提高了设备剖析的准确性和速度。

  • 使用配置文件对任何连接的医疗设备进行分类,以显示其类型、供应商、型号和 50 多个独特属性,包括固件、操作系统、序列号、MAC 地址、物理位置、子网、接入点、端口使用情况和应用程序。

  • 绕过基于签名的解决方案在新设备发现中的局限性,利用云规模比较设备使用情况、消除浸泡时间、验证配置文件和微调模型来管理所有设备。

Get unprecedented business and operational insights

通过持续的漏洞评估确定风险优先级

医疗物联网安全》可帮助医疗机构找到所需的所有信息,以快速评估易受攻击的设备、评估合规性并启动下一步措施。

  • 将传统 IT 安全技术中不同的解决方案合二为一,简化安全团队的分析和评估工作并使之自动化。

  • 使用 ML 根据五种关键行为(内部连接、互联网连接、协议、应用程序和有效载荷)生成设备配置文件,然后将其与类似的众包设备进行长期比较。

  • 通过评估《医疗器械安全制造商披露声明》(MDS2)的安全信息,如防病毒能力、ePHI、设备供应商补丁信息、Unit 42® 威胁情报、第三方漏洞管理系统、软件物料清单(SBOM)映射以及常见漏洞和暴露(CVE)数据,持续评估和调整风险。

  • 根据通用漏洞计分系统 (CVSS) 生成风险分数,为确定结果的优先次序提供有效方法。

  • 快速暴露任何行为异常和威胁细节,以便安全团队启动响应并持续减少攻击面。

Complete device visibility with ML-based discovery

划分设备并执行最小权限访问策略

医疗物联网安全软件可让医疗机构通过上下文感知的细分来实施安全最佳实践,从而限制联网医疗设备之间的横向移动。

  • 提供基于风险的政策建议,以控制联网医疗设备通信。

  • 分段连接医疗设备,并通过 NGFW 或 NAC 应用零信任策略。

  • 使用我们获得专利的 Device-ID 策略结构来共享设备配置文件信息,并确保无论网络位置在哪里,对单个设备的控制都是一致的。

  • 提供将连接的医疗设备划分为不同 VLAN 的上下文,并应用零信任方法,从而减少攻击面。

Prioritize risk with continuous vulnerability assessments

阻止已知和未知威胁

医疗物联网安全通过行业领先的 IPS,恶意软件分析,Web 和 DNS 防御技术阻止对您连接的医疗设备的所有威胁。

  • 通过与医疗物联网安全和我们的云交付安全服务的无缝集成,协调智能以预防所有联网临床设备威胁,同时不会增加安全人员的工作量。

  • 我们的 ML-Powered NGFW 可在检测到威胁时动态隔离已连接的医疗设备,从而缩短响应时间,让您的安全团队有时间制定补救计划,而不会面临设备进一步感染的风险。

  • 利用完整的可视性、上下文和可操作的见解,增强 SOC 和 SIEM 在警报分流、调查和威胁响应方面的功能。

Quickly implement trust policies with automated risk-based recommendations

简化操作,深入了解设备使用情况

医疗物联网安全通过自动跟踪和报告联网医疗设备的使用情况和资源分配,减轻了资本规划和预防性维护的痛苦,同时节约了患者护理成本。

  • 获得运营洞察,包括联网医疗设备的运行时间、扫描类型洞察、患者体验、平均使用率、供应商远程维护活动以及联网临床设备的并排比较。

  • 生成报告,规划并实施高效的资本规划和业务运营优化。

  • 在安全操作中利用完整的设备上下文信息,进行上下文感知的细分、策略和事件响应。

  • 自动跟踪和可视化各站点的联网医疗设备使用情况、位置等,并轻松生成报告。

  • 识别并保护所有连接到 HIPAA 框架的医疗设备及其他物联网和 IT 设备。

比较医疗物联网安全与Medigate,Claroty

医疗物联网安全
调解
发现和风险评估
医疗物联网安全
  • 基于 ML 的设备识别可帮助识别从未见过的设备,并随着新设备的采用而扩展。
  • 全面风险分析,包括 FDA 召回、MDS2 信息、CVE 和其他威胁指标。
调解
  • 基于静态设备指纹的设备识别不容易扩展到识别新的或从未见过的物联网设备。
  • 风险分析不包括 FDA 召回,也没有在客户群中共享 MDS2 信息的选项。
创建和执行零信任政策
医疗物联网安全
  • 将 ML 行为判断转换为针对设备的规范性最小权限策略建议,并持续检查策略的有效性。
  • 根据医疗设备的可见性和上下文执行网络分段策略。
调解
  • 没有针对医疗设备的自动策略创建 - 用户必须手动创建策略,而无法进行持续检查。
  • 网络分段依赖于第三方与其他解决方案的集成,从而增加了总拥有成本。
威胁预防
医疗物联网安全
  • 通过在线机器学习和行为异常检测,主动检测零时差威胁和攻击。在零时差攻击进入医院网络之前就加以防范。
调解
  • 没有针对已知和未知威胁的本机在线威胁检测和预防功能。依赖第三方与 NAC 和防火墙技术的集成,增加了总体拥有成本。

还需要更多证据吗?

以下是一些其他资源,可帮助您做出决定。

申请医疗物联网安全演示

了解最全面的医疗设备零信任安全解决方案能为您的组织带来什么。

申请医疗物联网安全演示

申请个人 Prisma SD-WAN 演示

了解 Prisma SD-WAN 能为您的组织提供哪些简化的操作、卓越的用户体验和更高的安全性
提交本表即表示您同意我们的条款。查看我们的隐私声明