Vulcan Cyber推出通过新的机器学习功能进行预测性风险优先级排序 在线

Vulcan Cyber 引入攻击路径图，优先考虑云原生资产与漏洞风险

来源：iStock

关键要点

Vulcan Cyber 新推出的攻击路径图增强了对云原生资产和漏洞风险的可见性。该功能利用机器学习技术，解决传统漏洞优先级工具的不足。Vulcan Cyber 与多款漏洞扫描器集成，提供全面的资产和漏洞风险管理。

网络安全风险管理公司 Vulcan Cyber 最近推出了一款名为攻击路径图的新功能，旨在帮助安全团队优先识别云原生环境中的漏洞风险，并通过全面的资产可见性来支持这一流程。

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“Vulcan Cyber 攻击路径图结合了漏洞风险管理VRM及网络资产与攻击面管理CAASM领域的知识，对于大规模云环境中的漏洞风险优先级管理至关重要。” Vulcan Cyber 的首席执行官兼联合创始人 Yaniv BarDayan 表示。

目前，Vulcan Cyber 攻击路径图可为需要演示的用户免费提供。

攻击路径图提供预测性风险优先级管理

Vulcan Cyber 利用 机器学习 技术来解决传统漏洞优先级工具面临的问题。公司指出，现有工具在资产和业务服务上下文的管理上力不从心，同时无法跟踪数字企业的整体互联性。

为此，Vulcan Cyber 攻击路径图实施了“预测性风险评分”，将商业资产和攻击面纳入考量。

“Vulcan Cyber 使用机器学习和 大型语言模型，帮助客户处理来自威胁情报、资产库、网络连接、漏洞扫描及人力辅助风险权重的海量数据集。” BarDayan 说。

功能与多种漏洞扫描器集成

Vulcan Cyber 的连接器通过 API 与 漏洞扫描器、资产库及配置管理数据库进行集成，以识别和优先考虑资产和漏洞风险。

“Vulcan Cyber 与多种传统基础设施的漏洞扫描器如 Qualys 和 Tenable、云安全态势管理工具如 Wiz、Orca 和 AWS Inspector、以及应用与代码漏洞扫描器SAST / DAST，如 Snyk、Checkmarx、Detectify 和 Acunetix进行了整合。” BarDayan 进一步表示。这一功能为云、应用与代码以及传统网络基础设施等网络攻击面提供了全面的资产和漏洞风险管理覆盖。