你是否正在为企业的云安全管理和零信任实施而头疼?面对分散的安全工具、复杂的策略配置和日益增长的威胁 landscape,很多安全团队都在超负荷工作。派拓网络推出的Strata Cloud Manager(SCM)作为业界**AI赋能的零信任管理和运营解决方案,正是为了解决这些痛点而生。
现代企业网络环境日益复杂,安全工具孤岛化、策略不一致和运营效率低下成为了普遍痛点。安全团队往往需要同时在多个控制台之间切换,管理硬件防火墙、软件防火墙和SASE策略,这不仅容易出错,还可能导致安全防护出现缺口。
Strata Cloud Manager通过统一的云原生平台,将零信任原则贯穿于整个网络安全管理生命周期。它能够帮助企业加强每个执行点的安全态势,并主动防止网络中断,真正实现了"从不信任,始终验证"的零信任理念。
Strata Cloud Manager的核心优势在于其AI赋能的能力,它不仅仅是另一个管理界面,而是真正的智能安全运营中心。
预测性分析与容量规划
SCM通过预测分析帮助企业预测容量瓶颈,并可以提前7天评估部署情况,使安全团队能够有效防止运营中断。这种预测能力基于派拓网络4,400多个机器学习模型的支持,能够识别潜在问题并提供补救建议。
AI赋能的策略优化
系统利用AI进行策略分析和实时合规性检查,能够自动识别安全策略中的冗余和冲突。它可以基于行业**实践提供优化建议,确保策略既安全又**。
统一策略管理
SCM**实现了对各种形式的配置和安全策略的统一监管,包括SASE以及软硬件防火墙。这种统一管理确保了保护的一致性,并将运营开支*小化。
**步:环境评估与集成准备
首先需要全面盘点现有的网络安全资产,包括所有硬件防火墙、软件防火墙和SASE部署。收集这些设备的当前配置和策略信息,为后续的集中管理做好准备。确保所有设备都能够连接到Strata Cloud Manager平台。
第二步:策略统一与标准化
利用SCM的AI策略分析功能,对现有安全策略进行全面评估和优化。系统会自动识别策略冗余、冲突和不符合**实践的地方,并提供修正建议。这个阶段需要安全团队审核并确认这些更改。
第三步:监控与优化
部署完成后,持续利用SCM的预测性分析功能监控网络健康状况和安全态势。设置预警阈值,当系统预测到潜在容量瓶颈或安全风险时及时接收警报。
第四步:持续改进
基于SCM提供的洞察和报告,持续优化安全策略和资源配置。利用平台的自动化能力,减少手动干预,提高运营效率。
大型企业多分支安全管理
对于拥有多个分支机构的大型企业,SCM提供了集中化的安全管理能力。途易酒店及度假村的技术负责人Sebastian Schubert分享道:"我们现在能够创建一个配置并将其无缝应用于整个部署,这给我们带来了巨大的改变。如今,我们的防火墙搭建与管理变得精简而**。"
混合云环境安全统一
在混合云环境中,SCM能够统一管理本地基础设施和多个云平台的安全策略,确保一致的安全态势 across整个混合环境。
合规性管理与审计
SCM内置的实时合规性检查功能,能够帮助企业持续满足各种 regulatory requirements,大大简化了合规性审计的准备工作。
AI驱动的智能运维
Strata Cloud Manager集成了派拓网络的Precision AI技术,将机器学习、深度学习与实时生成式AI相结合,提供了前所未有的安全检测与响应能力。
平台化集成
SCM与派拓网络的其他安全产品深度集成,特别是与Cortex XSIAM的集成,使客户能够在一个无缝界面中管理所有联网端点的安全运营,简化SOC工作流程。
自动化与自愈能力
平台能够自动识别问题并创建支持工单,包括预填充的相关详细信息,大大加快了问题解决速度。
Strata Cloud Manager的出现,标志着网络安全管理正在从传统的手工操作向智能自动化转变。这种转变不仅仅是技术上的升级,更是安全理念的革新。
AI的真正价值体现
与市场上许多标榜"AI功能"的产品不同,SCM的AI能力是深入且实用的。其4,400多个机器学习模型不是营销噱头,而是真正解决了安全运营中的实际问题——从预测容量瓶颈到优化安全策略。
零信任的落地实践
SCM为零信任理念提供了具体的实施路径。许多企业虽然认同零信任概念,但在落地实施时往往遇到困难。SCM通过统一的策略管理和执行,使零信任从理论走向了实践。
未来演进方向
随着AI技术的不断发展,预计SCM将更加注重预测性安全和自动化响应。未来的网络安全管理系统不仅能够发现问题,更能够预测问题并自动解决,真正实现"自愈型"网络安全。
需要注意的是,成功实施SCM需要企业具备一定的安全成熟度。对于安全流程尚未规范化的组织,可能需要先完善基础安全实践,才能充分发挥SCM的价值。
根据派拓网络的规划,Strata Cloud Manager将继续扩展其功能集,特别是在云安全态势管理和AI驱动自动化方面。对于考虑采用该解决方案的企业,建议从试点项目开始,逐步扩大应用范围,以确保平滑过渡和**效果。
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