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Cohesity DataHawk 加强网络响应和快速恢复干净的数据

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特别关注外国供应商
发布2025-06-25 12:41:43
发布2025-06-25 12:41:43
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​全球各地的企业都面临着巨大挑战,即如何保护数据以抵御勒索软件或其他网络攻击,以及在遭受攻击时恢复数据。数据泄露可能会造成严重后果,从运营中断到财务损失,甚至公司倒闭。为了帮助企业抵御勒索软件等网络事件,Cohesity提供先进的数据安全解决方案,能加快响应速度并确保恢复干净的数据。

Cohesity 集成的安全控制和数据管理功能,可帮助您识别风险、保护数据、应对网络攻击,并实现批量恢复。它提供了对攻击的可视化,加速了在事件发生时的响应和恢复。企业需要现代化其安全措施并增强弹性,方法是采用云端服务,以便:

  1. 使用AI进行威胁检测,确保恢复干净的数据
  2. 识别网络事件中敏感数据的暴露
  3. 利用网络保险库 (cyber vaulting),安全地将数据与威胁隔离开来

增强数据安全性

Cohesity DataHawk使用AI对文件和数据进行行为分析,以识别 勒索软件等恶意软件和来自内部恶意人员的威胁。借助威胁搜 寻功能和精心筛选的入侵指标(IoC),企业可以识别攻击的早期 阶段,并在造成影响之前加以缓解。

Cohesity DataHawk 的数据分类功能,可帮助企业判断是否暴 露了敏感数据,并指导事件响应和任何监管措施。Cohesity DataHawk 与 Cohesity FortKnox 结合使用时,可提供点击式数 据隔离功能,以便在本地数据不可用时增添额外的安全保护层。

Cohesity DataHawk 和 Cohesity FortKnox 功能的结合,使 IT 团队和事件响应人员能够保护数据,快速应对企业内受损的系 统,并迅速恢复业务运营。

加速事件响应

整合安全情报与命令

Cohesity安全中心提供一个整合式仪表板,监察安全警报、威胁、敏感数据暴露、数据隔离状态、Cohesity平台的 安全态势。安全中心控制所有DataHawk功能,以管理平台运行状况和威胁,控制安全设置和计划。

提升威胁防护

勒索软件和其他攻击使用欺骗手段来掩盖恶意软件。 Cohesity的威胁搜寻功能,运用由AI驱动的威胁检测技 术来发现难以察觉的威胁,识别勒索软件和其他网络攻 击的最新变种。Cohesity丰富的行为模式库,会频繁更新 最新威胁。为了发现特定的威胁,企业可以创建和导入自 定义或现有的YARA规则。

了解攻击的影响

判断敏感数据是否已暴露,并确保采取适当的修复和合 规流程。通过 200 多种预设和可自定义的模式、安全设置 与计划来支持全局部署。

通过数据隔离实现分层安全

使用屡获殊荣的网络保险库,规避威胁并满足恢复目标, 支持最佳实践、新兴的更高安全要求。通过物理分离、网 络和操作隔离,在虚拟 Air Gap 后面的云端中永久维护 数据。在发生中断或灾难时,可快速且轻易地恢复数据。

通过 SOC 集成来改善检测和响应

将数据异常检测技术与您的安全运营中心 (SOC) 集成, 以增强和支持现有的事件分类、响应与修复流程。

安全和恢复服务

威胁情报和扫描

采用由AI驱动的威胁检测技术,通过一键式威胁检测和 扫描,每天更新10万多条威胁规则,以提高数据安全性。

数据智能分类

利用BigID提供的数据发现与分类功能,透过先进模式匹 配技术,识别敏感和受监管的数据。当发生数据泄露时, 用户可以运用200多种模式,自动发现并分类个人、健康 和财务数据。

相关产品和功能

Cohesity FortKnox

Cohesity FortKnox 是一款 SaaS 数据隔离解决方案,它 通过虚拟 Air Gap 在托管保险库中提供不可变的数据副 本。针对勒索软件和其他网络安全威胁的额外保护层,可 大大简化操作并降低成本,从而自信地进行恢复。

Cohesity DataProtect

为传统和现代化工作负载,提供全面的备份和恢复,构建 于安全且可扩展的多云平台之上,并实现跨环境的即时 批量恢复。

Cohesity SmartFiles

专为混合云设计的、软件定义、统一文件和对象的解决方 案,使企业能够安全高效地大规模管理数据。SmartFiles 可整合数据孤岛,安全地管理大量非结构化内容,例如数 字图书馆(digital libraries)、归档、富媒体、视频监控、大 数据和备份数据集。

经过验证的数据安全和管理平台

成千上万的客户已经体验到 Cohesity Data Cloud 平台 的简便性和经证实的价值。无论您在数据安全和管理的 过程中处于什么阶段,Cohesity都提供整合在单一多云 数据平台上的全套服务:数据安全和保护、备份和恢复、 灾难恢复、文件和对象服务、开发和测试、数据合规性和 分析。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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