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          善用專為特定用途打造的強大 XDR、受攻擊面風險管理,以及零信任功能,讓您領先敵人一步。

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          了解您的受攻擊面、即時評估您的風險,並且從單一主控台來調整您網路、工作負載及裝置的政策。

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          藉由可衡量的網路資安成果來創造商業價值。

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          經由資安演進來迅速有效地防範威脅。

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          採用專為雲端環境設計的防護來取得可視性與控管能力。

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          保護病患資料、裝置及網路,同時達成法規要求。

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          保護您的工廠環境,從傳統裝置到最先進的基礎架構。

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          專為石油及天然氣公共事業設計的 ICS/OT Security。

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          專為電力公司設計的 ICT/OT Security。

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        透過全面的防護阻止威脅

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          跨越威脅防護與資安風險管理之間的鴻溝

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          您的生成式 AI 網路資安助理

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        在資安事件發生之前預先加以阻止

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        從單一平台獲得更寬廣的視野與更豐富的情境資訊來追蹤、偵測、調查及回應威脅,進而更快攔截敵人。

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          雲端防護總覽

          最受信賴且專為開發人員、資安團隊及企業設計的雲端防護平台。

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        • 雲端攻擊面風險管理

          將雲端資產發掘、漏洞優先次序判斷、雲端資安狀況管理,以及攻擊面管理全部集合在一起

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      • 適用雲端的 XDR
        • 適用雲端的 XDR

          將可視性延伸至雲端並簡化 SOC 調查工作。

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          採用一套具備 CNAPP 功能的雲端防護平台來保護您的資料中心、雲端和容器而不犧牲效能或資安。

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          採用進階容器映像掃描、政策導向核准控管以及容器執行時期防護來簡化您的雲端原生應用程式防護。

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          保護應用程式流程與雲端儲存以防範進階威脅。

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          在攻擊的每一個階段保護端點。

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          從單一平台獲得更寬廣的視野與更豐富的情境資訊來追蹤、偵測、調查及回應威脅,進而更快攔截敵人。

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          專為端點、伺服器及雲端工作負載最佳化的預防、偵測及回應。

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          企業內及雲端惡意程式防護、惡意應用程式防護與其他行動威脅防護。

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          藉由網路偵測及回應來拓展 XDR 功能。

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          防範您網路內已知、未知及未公開的漏洞。

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        • 入侵偵測系統 (BDS)

          偵測及回應對內、對外及橫向擴散的針對性攻擊。

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        • 安全服務邊緣 (SSE)

          藉由持續的風險評估,重新定義信任與安全的數位轉型。

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      • 電子郵件防護
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          攔截網路釣魚、惡意程式、勒索病毒、詐騙,並防範針對性攻擊滲透您的企業。

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          攔截任何電子郵件服務上的網路釣魚、勒索病毒以及針對性攻擊,包括 Microsoft 365 與 Google Workspace。

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        • OT 防護

          了解專為 ICS 與 OT 設計的資安解決方案。

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        • 適用 OT 的 XDR

          從單一平台獲得更寬廣的視野與更豐富的情境資訊來追蹤、偵測、調查及回應威脅,進而更快攔截敵人。

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        提前知曉威脅來臨。

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        端對端的身分防護,從身分狀況管理到偵測及回應。

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        在不犧牲資料主權的情況下防範、偵測、回應及防護。

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          Palo Alto Networks 提供了進階的網路資安解決方案,但其整套方案了解起來卻相當複雜,而且要解鎖其所有功能需要相當多的投資。

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  • CSO Insights: Liggett Consulting’s Mark Liggett on Connectivity and Visibility in Securing Remote Work

    June 30, 2020
    Mark Liggett, CEO of Liggett Consulting and longtime IT and cybersecurity key player, sits down with Trend Micro to share his thoughts on the importance of taking into account connectivity and visibility in securing WFH setups.
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  • How to Secure Video Conferencing Apps

    April 15, 2020
    Video conferencing apps provide many benefits, but they also present organizations with the challenge of ensuring that their employees — and the data they work with — remain secure when using these apps.
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  • Dynamic Challenges to Threat Detection and Endpoint Security — And How to Overcome Them

    February 04, 2020
    Advancements in technology continue to grow — and so do the techniques of cyberthreats. Learn how organizations can keep their evolving environments protected through dynamic and advanced security solutions.
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  • Faster and More Accurate Malware Detection Through Predictive Machine Learning: Correlating Static and Behavioral Features

    November 08, 2019
    We have developed a machine learning model called TrendX Hybrid Model that uses two training phases — pre-training and training — and allows us to correlate static and behavior features to improve detection rates and reduce false positives.
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  • The Cloud: What it is and what it's for

    October 24, 2019
    From powering video streaming, web-based apps, customer relationship management (CRM) systems, mobile banking, inventory, and big data analyses, the cloud is helping empower businesses of all sizes to focus on innovation rather than infrastructure.
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  • Container Security in Six Steps

    September 05, 2019
    The complexity of container infrastructure, if not properly accounted for, can pose serious security risks. To minimize risks when building in containers, we came up with six steps that developers can follow.
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  • The Path to Secure DevOps Initiatives: Bridging the Gap Between Security and DevOps

    August 16, 2019
    In a survey commissioned by Trend Micro, majority of the respondents shared their concern for the risks in implementing DevOps. Learn why consulting IT security teams in the initiatives can help bridge gaps between production and security.
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  • A Machine Learning Model for Detecting Malware Outbreaks Using Only a Single Malware Sample

    August 07, 2019
    We delve into how machine learning performs dynamic malware detection in a scenario where only a single malware sample is available.
    Read more   
  • Risks Under the Radar: Understanding Fileless Threats

    July 29, 2019
    Hackers use fileless threats to take advantage of existing applications and attack systems. Here we discuss noteworthy events, techniques, and best practices that can help identify fileless threats and defend against attacks.
    Read more   
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