IBM’in yeni SSD’leri fidye yazılımlarını otomatik olarak silebiliyor
IBM'in kendi kendini koruyan yeni SSD modeli fidye yazılımlarını 60 saniyeden daha kısa sürede tespit edip silebilecek bir yapay zeka tarafından destekleniyor.
IBM, FlashCore Module depolama sürücüsünün yeni bir versiyonu ile Storage Defender yazılımının yeni bir versiyonunu duyurdu. Bu araçlarla desteklenen IBM SSD’si bir araya geldiğinde siber güvenlik tehditleri gerçek zamanlı olarak profesyonellerden oluşan bir ekipten çok daha hızlı bir şekilde tespit edilecek ve bunlara yanıtlar verilecek.
IBM’den yüksek güvenlikli SSD geliyor
IBM, yayınladığı blog gönderisinde vurguladığı gibi halihazırda bulunan mevcut FlashSystem ürünleri zaten gelen tüm verileri daha yazarken performansı etkilemeden tarıyor. Yapay zeka ile geliştirilmiş yeni FlashCore Module 4 (FCM) ise bir adım daha ileriye giderek fidye yazılımlarının verileri şifrelemeye başlamaması için her bir I/O'dan toplanan istatistikleri sürekli olarak izliyor. Yapılan testlerde IBM’ın yeni teknolojisi WannaLaugh adlı bir fidye yazılımını 60 saniyeden kısa sürede tespit edebildi.
Öte yandan Storage Defender'ın en son sürümünde ise temel tehdit algılama yetenekleri daha da genişletiliyor. IBM, yazılıma iş yükü ve depolama envanteri yönetimi yeteneklerini eklediğini ve böylece müşterilerin bir saldırıdan sonra hızlı bir şekilde tekrar çevrimiçi olabileceklerini söylüyor. IBM ayrıca iki teknolojinin bir arada kullanılmasıyla müşterilerinin kullanıcı tanımlı ilkelere göre otomatik olarak yedeklenen belirli hacimlere sahip koruma grupları oluşturabileceğini söylüyor. Ek olarak firma, verilerin kötü niyetli eylemler yoluyla düzenlenemeyen veya silinemeyen anlık kopya oluşturma yeteneğinin de altını çizdi.
IBM’ın FCM4'ünü ve Storage Defender teknolojisini kullanmak çoğu kişi için aşırı bir önlem olsa da donanım ve yazılım tarafında yapay zekalı algılama ve veri kurtarma özellikleri kurumsal taraf için oldukça değerli. Fidye yazılımlarının son yıllarda sadece şirketler değil kamu kurumlarını da hedeflediğini göz önünde bulundurmak gerekiyor.
{{body}}
{{/longBody}} {{^longBody}}{{body}}
{{/longBody}}