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以最少的工作量减少最大的风险

传统的漏洞管理 (VM) 工具既跟不上整个现代攻击面的巨大变化,也跟不上现今漏洞大幅增加的数量和多样性。由于安全和 IT 团队难以解决通用漏洞评分系统 (CVSS) 分类为“高危”或“严重”的所有漏洞,因此面对超过其处理能力的大量工作就会不堪重负。

其实有更好的方法。使用基于风险的漏洞管理,Tenable 让安全团队可以专注处理风险最大的漏洞和最重要的资产,同​时降低不太可能遭利用的漏洞的优先级。

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以最少的工作量减少最大的风险

使用 CVSS 7+ 策略对修复工作进行优先级分析的企业会在几乎不构成风险,甚至没有风险的漏洞上浪费 76% 的时间,而将 44% 具有最大风险的的漏洞遗留在环境中。 来源:Tenable Research

获取整个现代攻击面的可见性

现代企业拥有动态的网络环境,这超过了传统 IT 和传统漏洞管理扫描程序所能扫描的范围,包括云、运营技术 (OT) 和容器环境。Tenable 可提供整个攻击面上所有资产和漏洞的可见性,因此您可以评估所有资产。攻击对手正在扫描您的整个网络,因此您也必须这么做。

传统的漏洞管理会导致失败,而企业仍毫无察觉
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获取整个现代攻击面的可见性

在业务风险上下文环境中了解漏洞

不要在没有风险的漏洞上再浪费时间了。Tenable 会帮助您了解每个漏洞的完整上下文,包括受影响资产的重要性,并评估当前和将来攻击者可能采取的行动。因此,您将能专注于处理最重要的事情,采取决策性行动,以最少的工作量减少最大的业务风险。

个 CVSS 因素导致失败
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在业务风险上下文环境中了解漏洞

动态评估企业攻击面的变化

健全的安全做法需要持续的动态分析,评估整个攻击面上漏洞、威胁和资产重要性数据的变化。Tenable 采用机器学习自动化方法来持续分析超过 20 万亿条威胁、漏洞和资产数据,预测哪些漏洞具有最大的风险。

专注处理造成最大风险的漏洞
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动态评估企业攻击面的变化

主动管理风险并作出策略性决策

静态的时间点数据能够迫使您每次在网络中发现新的漏洞利用或零日漏洞引起媒体的关注时才被动响应。Tenable 的机器学习模型会自动将漏洞数据与关键上下文元素相结合,让您实时清楚了解影响您网络的因素,因此您能作出主动、策略性决策,最大程度提高应对效率和效果。

如何对整个网络攻击面进行风险优先级分析
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主动管理风险并作出策略性决策
Tenable 基于风险的漏洞管理可帮助您专注处理最重要的事 Tenable 基于风险的漏洞管理解决方案可帮助您洞察攻击面上的每项资产,预测 3% 造成最大风险的漏洞,采取行动降低最大的风险,同时充分利用您有限的资源

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“我们深入研究了各种解决方案。Tenable 是当然之选。” Matt Ramberg,Sanmina 信息安全部门副总裁
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