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Illumio verbessert seine ZTS-Plattform mit KI- und Auto-Labeling-Funktionen

llumio vereinfacht den Weg zur Cyberresilienz mit Auto-Labeling und KI-gesteuerter Zero-Trust-Segmentierung.

Sunnyvale, Kalifornien - 23.04.2024 – Illumio, Inc., der führende Anbieter für Zero-Trust-Segmentierung, stellt mehrere neue KI- und Automatisierungsfunktionen für seine Zero-Trust-Segmentierungs (ZTS)-Plattform vor. Darunter das automatisierte Labeling, mit dem Unternehmen hybride Umgebungen wesentlich einfacher und schneller absichern können, was ihren Weg zu Zero Trust vereinfacht.

Die neue KI-gestützte Labeling Engine bietet Kunden unmittelbare Visibilität von Assets in Rechenzentrums- und Cloud-Umgebungen und erleichtert die Einführung von ZTS. Die Engine beschleunigt die Wertschöpfung der Lösung und ermöglicht es schnell neue Anwendungen und Services abzusichern. Sie bietet die Flexibilität, das Labeling in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen einfach zu automatisieren. Unternehmen können mit dem automatisierten Labeling von Illumio sofort mit der Segmentierung ihrer IT-Umgebungen beginnen und das Policy Management durch die Minimierung manueller Prozesse erheblich beschleunigen. Die KI-gestützte Engine reduziert zudem Konfigurationsfehler und gewährleistet die Einhaltung von Compliance-Vorschriften durch eine konsistente und kontinuierliche Klassifizierung von Workloads.

Illumio treibt durch diese Neuerungen die Verbreitung von ZTS weiter voran, da jetzt Deployments im großen Maßstab noch einfacher und schneller möglich sind als zuvor. Die regelbasierte Engine und die KI-Funktionen von Illumio ermöglichen es Unternehmen, Workloads einfach zu kennzeichnen und Security Policies schneller einzuführen. Cloud-Workloads werden jetzt auch automatisch gekennzeichnet, indem der Netzwerkverkehr, Flow-Logs und Workload-Metadaten analysiert werden.  

Weitere Neuerungen der Illumio ZTS-Plattform umfassen:

  • Die Einführung des Illumio Virtual Advisor (IVA): der IVA ist ein KI-Chatbot, der die Effizienz der IT-Sicherheitsteams steigert und es für Unternehmen einfacher und schneller macht, ihre Risikolage zu verstehen und ihr Cyberrisiko zu reduzieren, indem er Fragen des Nutzers in natürlicher Sprache sofort beantwortet und in Aktionen umsetzt. Dies könnten zum Beispiel Befehle sein wie „Zeige die Visualisierung des gesamten Datenverkehrs eines kompromittierten Servers“ oder „Zeige den gesamten Datenverkehr von gefährdeten Ports“.
  • Empfehlungen von Policies zur Eindämmung und Steigerung der Resilienz: Durch maschinelles Lernen kann Illumio jetzt Policy für kritische Workloads wie Datenbanken empfehlen und erste Sicherheitsmaßnahmen innerhalb der ersten 24 Stunden nach der Implementierung einrichten.

Zero Trust hat sich zur Standardstrategie für den Aufbau von Cyberresilienz entwickelt. Organisationen wie die National Security Agency (NSA) befürworten Zero Trust und Mikrosegmentierung. Doch trotz des weit verbreiteten Bewusstseins zeigt eine Studie, dass erst weniger als die Hälfte der IT- und Sicherheitsentscheider Mikrosegmentierung bereits sowohl für On-Premise- als auch für Cloud-Umgebungen implementiert haben. Und 95 % geben an, dass sie eine bessere Lösung für IT-Sicherheit benötigen, die mit der Geschwindigkeit moderner Unternehmen skalieren können.

Mit diesem Update bietet Illumio nun die umfassendste ZTS-Plattform an, mit der Unternehmen Bedrohungen in der Cloud, im eigenen Rechenzentrum und an den Endpunkten leichter erkennen und eindämmen können.

„Cybersecurity-Teams standen noch nie unter größerem Druck und brauchen einen einfachen und skalierbaren Weg, um schnell Resilienz aufzubauen“, sagt Mario Espinoza, Chief Product Officer bei Illumio. „Unser Ziel ist es, Zero-Trust-Segmentierung intuitiver und effektiver zu gestalten, um in einer zunehmend komplexen und sich ständig weiterentwickelnden digitalen Landschaft für mehr Sicherheit zu sorgen. Unsere neuesten Features reduzieren nicht nur die Komplexität des Labelings in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen, sondern helfen auch, Qualifikationslücken zu schließen, indem KI und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um verlässliche, benutzerfreundliche und intelligente Unterstützung auf dem Weg hin zur Implementierung von Zero Trust zu bieten.“

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