阻止高级威胁

超越传统的入侵防御系统 (IPS),通过检测和阻止所有流量中的威胁来保护您的网络,无需考虑流量是来自端口还是协议。

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内联恶意软件防护
用例
  • 内联恶意软件防护

    通过基于有效负载的签名和基于流的内联防护,在恶意软件到达目标主机之前将其拦截。

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  • 同时在网络层和应用层检测和阻截漏洞利用尝试和规避技术,包括端口扫描、缓冲区溢出、远程代码执行和混淆。

  • 以低延迟扫描和分类流量,同时在不牺牲性能的情况下,一次性检测和阻止恶意软件和漏洞利用。


协同工作的安全措施

无缝集成,扩展您的安全防护
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集成的力量

全方位防护

借助我们基于机器学习的新一代防火墙,随时随地预防已知威胁。

内联机器学习

通过 WildFire 提供的机器学习功能,以内联方式阻止基于文件的未知威胁。

Snort 和 Suricata 支持

自动转换、整理、上传和管理 Snort 和 Suricata 规则,检测新兴威胁并参考情报。


适合当今混合工作环境的内置安全性

在我们基于机器学习的新一代防火墙中,通过云交付的原生集成保护您的网络

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  • 客户数
    6.9 万 +
  • 每天拦截的威胁数量
    2240 亿
  • 规避拦截率
    100%
  • 客户数
    6.9 万 +
  • 每天拦截的威胁数量
    2240 亿
  • 规避拦截率
    100%

原生集成,增强安全性

不受形式限制的集成

基于机器学习的新一代防火墙

  • 利用内联机器学习
  • 轻松集成主动安全举措
  • 提供零延迟签名

VM-Series 新一代防火墙

  • 轻松实现扩展和部署
  • 保护私有云和公有云
  • 增加 SDN 投资

CN-Series 新一代防火墙

  • 获取完整的可视性和控制
  • 保护 Kubernetes® 环境
  • 简化 DevOps 安全
案例研究
SEGA

防止高级攻击干扰业务

问题

SEGA 想要更深入了解它们分布在不同地理位置的工作室的网络漏洞,并以更主动的姿态来防范零日攻击和日益复杂的网络威胁。

解决方案

通过部署我们基于机器学习的新一代防火墙和威胁预防等云交付的安全服务,SEGA 可以使用微分段并应用非常精细的策略来更好地控制和应对潜在攻击。

  • PA-200 新一代防火墙
  • PA-5020 新一代防火墙
  • 威胁防护
  • WildFire
  • URL 过滤
  • AutoFocus
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