GlobalProtect étend la protection offerte par pare-feu nouvelle génération de Palo Alto Networks aux membres de votre maind’œuvre mobile et ce, où qu’ils aillent.
Traquez et stoppez les attaques insidieuses en unifiant le réseau, le terminal et les données sur le cloud
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Livre blanc
Exigences pour la prévention des menaces évasives
Learn how your organization can leverage inline deep learning to stop today’s most sophisticated attacks as they happen.
Feuille de données
Fiche technique de Threat Prevention
De nos jours, les attaquants ne manquent ni de moyens ni d’équipements. Obscurcissement des paquets, malwares polymorphes, chiffrement, payloads à phases multiples, DNS à flux rapide... autant de tactiques de contournement qu’ils utilisent pour s’implanter discrètement sur les réseaux ciblés et lancer des attaques furtives avancées de grande ampleur, le tout sans déclencher les systèmes autonomes de défense traditionnels.
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Prisma Cloud nommée parmi les leaders dans le classement Forrester Wave™
Prisma Cloud se classe au rang de Leader dans le rapport Forrester Wave™ : Cloud Workload Security, T1 2022. Découvrez dans ce rapport les critères d’évaluation de Forrester et ce qui sépare les leaders des autres acteurs du marché CWS.
Feuille de données
Présentation de la solution IoT Security
Découvrez IoT Security, la seule solution complète du marché pour la sécurité IoT
Feuille de données
Présentation de Cloud Identity Engine
Intégration transparente à tous les fournisseurs d’identité (sur site, en mode cloud ou hybride), pour une gestion centralisée des identités et une sécurité accrue. Cloud Identity Engine, c’est une intégration en point-and-click aux fournisseurs d’identité (IdP) de votre choix. Authentification, autorisation, SSO… cette solution cloud simplifie vos procédures pour améliorer la sécurité de votre entreprise et de vos utilisateurs.
Feuille de données
Segmentation en toute confiance des appareils médicaux connectés
Découverte, profilage et évaluation des risques, surveillance en continu, application d’une politique granulaire pour les appareils IoT… ceci n’est qu’un bref aperçu des fonctionnalités de segmentation de la solution Palo Alto Networks IoT Security pilotée par les pare-feu nouvelle génération (NGFW) Palo Alto Networks. IoT Security s’intègre également aux technologies de contrôle des accès au réseau (NAC) pour éliminer leurs angles morts sur le parc IoT et ainsi effectuer une segmentation plus précise. Tous ces atouts font d’IoT Security la solution idéale pour sécuriser vos appareils médicaux connectés.
Feuille de données
Fiche technique d’Advanced URL Filtering – Palo Alto Networks
Advanced URL Filtering est le fruit de notre très réputée base de données d’URL malveillantes et du tout premier moteur de protection web en temps réel piloté par machine learning.
Feuille de données
Automatisez les appareils IoT en toute confiance
La segmentation efficace du réseau passe par une visibilité complète sur les appareils IoT. Le problème, c’est que les solutions de sécurité des terminaux traditionnelles basées sur des agents sont incapables de détecter et de gérer ces objets connectés, et encore moins de préciser le contexte de l’appareil et son comportement attendu. Or, ces informations sont indispensables à l’évaluation approfondie des risques et à la surveillance en temps réel de ces appareils vulnérables.
Feuille de données
PA-5400 Series
Les pare-feu nouvelle génération PA-5400 Series pilotés par ML de Palo Alto Networks – comprenant les modèles PA-5430, PA-5420, et PA-5410 – incarnent la solution idéale pour les data centers à connectivité haut débit, les passerelles Internet et les environnements de fournisseurs de services. Ils ont pour mission de protéger l’intégralité du trafic, y compris chiffré, grâce à des processeurs et à une mémoire dédiés pour les fonctions réseau, la sécurité, la prévention des menaces et la gestion.
Article
Advanced Threat Prevention
Palo Alto Networks Advanced Threat Prevention blocks unknown evasive command and control traffic inline with unique deep learning and machine learning models.
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