A helyszíni fordításokhoz mesterséges intelligenciát használunk, és bár törekszünk a pontosságra, nem biztos, hogy mindig 100%-os pontosságúak. Megértését nagyra értékeljük.
Home/
Blog
/
Ellenséges AI: Hogyan védi meg a biztonságot az MFT ...
Ellenséges AI: Hogyan védi meg a Security-First MFT a kormányzati rendszereket az AI fájlalapú támadásoktól?
a
OPSWAT
Ossza meg ezt a bejegyzést
A kormányzati rendszerek elleni AI-alapú fenyegetések
A mesterséges intelligencia (AI) nem mellékes eszközként, hanem központi szereplőként lépett be a kiberbiztonság területére, újradefiniálva a támadók működését és a védőknek a válaszadás módját. A hanggal klónozott adathalász csalásoktól a deepfake-alapú csalásokig az AI az ellenfelek kezébe adta az eszközöket, amelyekkel eddig nem látott realizmussal és hatótávolsággal lehet megszemélyesíteni, beszivárogni és megzavarni a támadókat.
A tét a kormányzat és a kritikus infrastruktúra területén a legnagyobb. Amint azt az IBM X-Force Threat Intelligence Index is említi, a Salt Typhoon - egy nemzetállamokkal szövetséges fenyegető szereplő - 2024-ben lopott hitelesítő adatokkal és lopakodó taktikával több ország távközlési rendszereit is megtámadta, hogy az energia- és egészségügyi ágazatot, valamint érzékeny kormányzati műveleteket vegyen célba.
A közelmúltban a CrowdStrike szoftveres incidens megzavarta az ágazatok - köztük a kormányzati szervek és a repülőterek - jelentős IT-rendszereit, amikor egy hibás frissítés széles körben alkalmazott végponti biztonsági infrastruktúrát érintett. Bár nem szándékos támadásról van szó, az eset rávilágított a közszféra digitális környezetének sérülékenységére és az összekapcsolt hálózatokban fellépő többszörös meghibásodás lehetőségére.
A kormányok a sebezhetőségek egyedülálló keverékével szembesülnek: az összekapcsolt ellátási láncok, az örökölt rendszerek és a geopolitikai nyomásgyakorlás ideális célponttá teszik a közszférát mind a kifinomult, mind az opportunista támadók számára. Eközben a megfelelési terhek és a tehetséghiány tovább növeli a kockázati szakadékot a jól és rosszul felszerelt ügynökségek között.
A mesterséges intelligencia nem csak az adathalászatot és a megszemélyesítést erősíti fel. Automatizálja és személyre szabja a fájlalapú támadásokat is. A leggyakoribb taktikák közé tartoznak:
Polimorf kártevők beágyazása PDF-ekbe, Office-dokumentumokba és archívumokba
Szintetikus hasznos terhek generálása, amelyek alkalmazkodnak a vírusirtó eszközök kijátszásához
A GenAI használata rosszindulatú kód elrejtésére egyébként legális fájltípusokon belül
Mivel a támadók a rendszerek feltöréséről áttérnek a rendszerek közötti fájlcserék kihasználására, már nem elegendő a hozzáférés ellenőrzése. A hálózati behatolásokkal ellentétben a fájlcserék gyakran megkerülik az ellenőrző eszközöket, és jóindulatúnak tekinthetők, így ideális szállítási mechanizmusok az AI által generált hasznos terhek számára. A kormányzatoknak ellenőrizniük, szanálniuk és nyomon követniük kell a fájlokat az ügynökségek, beszállítók és kritikus hálózatok között, különösen ott, ahol a korlátozott auditálás és nyomon követés miatt alacsony a láthatóság.
A kormányok kibernetikai komplexitása
A mesterséges intelligencia felgyorsította a kibertámadások mértékét és kifinomultságát, és legyőzte a töredezett, örökölt védelmet, amelyre sok kormányzati rendszer még mindig támaszkodik. A korábbi fenyegetésekkel ellentétben, amelyeknél a sebezhetőség kihasználásához technikai pontosságra volt szükség, a mai támadások egyre inkább automatizáltak, kontextustudatosak és globálisan elosztottak. A mesterséges intelligencia ma már erőszaporítóként működik, ami a támadások időzítését és a döntéshozatal felgyorsítását eredményezi a kiberhadszíntér mindkét oldalán.
A Világgazdasági Fórum szerint a kiberbiztonsági vezetők 66%-a úgy véli, hogy a mesterséges intelligencia lesz a legjelentősebb hatással a biztonsági műveletekre a következő évben. Mégis a szervezeteknek csak 37%-a rendelkezik olyan intézkedésekkel, amelyekkel az AI-eszközök biztonságát értékelik, mielőtt bevetnék azokat. Az eredmény egy gyorsan változó kockázati környezet, ahol sok kormányzat nincs felkészülve az ellenfelekre, akik ma már szinte fénysebességgel képesek cselekedni.
A digitális átalakulás idővel olyan összetett hálózatokhoz vezetett, amelyek örökölt rendszerekből, harmadik féltől származó platformokból, nyilvános portálokból és a kormányzati szervek közötti fájlcseréből állnak. E rendszerek közül sok rendszerből hiányzik a valós idejű átláthatóság az adatok áramlásáról vagy felhasználásáról. A támadók ezt kihasználva a munkafolyamatokat, a hitelesítő adatokat és a fájlátviteleket veszik célba, amelyek áthidalják a levegőbe zárt rendszereket és a különböző részlegeket.
A GenAI-t mostanában használják:
Rosszindulatú szoftverek írása és mutálása
Nulladik napi exploit kód generálása
Hitelesítő adatok lopása adaptív adathalászattal és megszemélyesítéssel
Adathalászat és social engineering tartalom készítése méretarányosan
Ezeket a kockázatokat a geopolitikai nyomás és a transznacionális függőségek felerősítik. A közszféra felkészültsége alacsony: a WEF szerint a kormányzati szervezeteknek csupán 14%-a érzi magabiztosnak kiberbiztonságát. Ez a szám messze elmarad a magánszektorbeli referenciaértékektől.
4 kulcsfontosságú kockázati tényezők
1. A mesterséges intelligencia bevezetése: megelőzi a biztonságos telepítési gyakorlatokat
2. Elöregedő infrastruktúra: nem támogatja a modern észlelési vagy ellenőrzési mechanizmusokat.
3. Fokozott kitettség: a határokon átnyúló adatáramlás és a globális ellátási láncok révén.
4. Széttöredezett megfelelési mandátumok: a már így is korlátozott erőforrások szétfeszítése.
Hitelesítési adatok ellopása és bennfentes kockázat
A hitelesítő adatok ellopása elsődleges hozzáférési módszerré vált, és megelőzte a nyers erővel történő támadást, mivel a támadók mesterséges intelligenciával feljavított adathalászatot és infólopást használnak a közszféra hálózataiban lévő fiókok feltörésére.
Az IBM szerint az incidensek 30%-át a személyazonosságon alapuló támadások teszik ki. Ezek gyakran mesterséges intelligencia által generált e-mailekkel vagy mélyhamisításokkal kezdődnek, amelyek célja, hogy a személyzetet a hitelesítő adatok átadására csábítsák. Ha már bent vannak, a támadók érvényes fiókokat használnak az adatokhoz való észrevétlen hozzáféréshez, különösen a korlátozott szegmentációval vagy gyenge ellenőrzési nyomvonalakkal rendelkező rendszerekben.
A proaktív e-mail réteg védelme kritikus fontosságú ahhoz, hogy megállítsa ezeket a támadásokat, mielőtt azok elérnék a postaládákat, különösen akkor, ha a termelékenységi korlátok korlátozzák a fájlok szanálását. A MetaDefender Email Security™ támogatja ezt azáltal, hogy a mellékleteket ismétlődő Multiscanning elemzi, és védi az aktív komponenseket tartalmazó fájlokat, még akkor is, ha a Deep CDR™ le van tiltva. Ez biztosítja, hogy a mellékletekben lévő makrók vagy beágyazott kódok továbbra is biztonságosan használhatók anélkül, hogy a szervezetet kockázatnak tennék ki.
A közhivatalok ki vannak téve kiberfenyegetettségnek az örökölt azonosító rendszerek, a hibrid munkaerő és a gyakori külső fájlcsere miatt. A bennfentes fenyegetések is fejlődnek. A Ponemon Institute 2025 Cost of Insider Risks Report (A bennfentes kockázatok költségei 2025 ) című jelentése szerint a "kicselezett" bennfentesek - akiket a social engineering révén kompromittáltak - ma már az összes bennfentes incidens 20%-át teszik ki, és az incidensenkénti költségek a legmagasabbak, 779 797 USD. Az adminisztratív, HR- és támogató szerepkörök különösen az érzékeny tartalmakhoz való rutinszerű hozzáférésük miatt kerülnek célkeresztbe.
Az AI által generált figyelemre méltó kockázati minták közé tartoznak:
Deepfake tisztségviselők megszemélyesítése csalárd cselekmények engedélyezése érdekében
Kompromittált személyes eszközök, amelyek kormányzati hitelesítő adatokat szolgáltatnak
Fel nem fedezett adatszivárgás a nem felügyelt fájlmozgásokon keresztül
AI vezérelt eszközök
Mit csinál
DeepfaceLab & FaceSwap
Valósághű videókat készít az ellenőrzési eljárások megkerülésére vagy vezetők megszemélyesítésére
FraudGPT & WormGPT
Lenyűgöző adathalász e-maileket, jogi dokumentumokat és kommunikációt készít méretarányosan.
Zsaroló V3
Vállalati és személyes adatokat kapar ki, hogy hitelesen irányítsa a zsarolást és a zsarolást
EvilProxy & Robin Banks
Automatikusan generál adathalász weboldalakat és bejelentkezési portálokat banki, felhőszolgáltatások és vállalati platformok számára.
ElevenLabs & Voicemy.ai
Klónozza a hangokat adathalászathoz, átveréses hívásokhoz és hitelesítések megkerüléséhez
Social Engineering botok
Ügyfélszolgálatnak adja ki magát, és a felhasználókat érzékeny információk és MFA-kódok megosztására készteti.
Vakfolt a kibervédelemben
A közszféra kiberbiztonsági programjai gyakran a hálózati hozzáférést, a személyazonosság-kezelést és a végpontok védelmét helyezik előtérbe. Egy kritikus réteg azonban továbbra is tartósan alul védett: a fájlok emberek, osztályok, rendszerek és zónák közötti mozgása.
A kibervédelemnek ezt a vakfoltját egyre inkább kihasználják a támadók, akik legitim hitelesítő adatokat vagy mesterséges intelligenciával létrehozott hasznos terheket használnak. Ha egy támadó egyszer megveti a lábát, ritkán cselekszik egyedül. Akcióik gyakran szélesebb körű kampányok részét képezik, amelyekben rosszindulatú programkészletek, hozzáférési brókerek vagy zsaroló partnerek vesznek részt. Oldalirányban mozognak, amikor rosszindulatú tartalmat ágyaznak be rutin dokumentumba, hogy kihasználják az ellenőrzés, a szanálás és az ellenőrzés hiányát a hagyományos fájláramlásokban.
Sok fájláramlásból hiányzik a formátumérvényesítés, a beágyazott fenyegetések eltávolítása és a kontextustudatos hozzáférési szabályok - ezek mind kritikus fontosságúak a mesterséges intelligencia formájú fenyegetések elleni védelemben. A mesterséges intelligencia csak felerősíti ezt a kockázatot. A PDF-ekben vagy Office-dokumentumokban lévő polimorfikus rosszindulatú programok a kézbesítéskor mutálódhatnak, és kikerülhetik a vírusirtó motorokat.
A mesterséges intelligencia által létrehozott generatív szkripteket és mély hamisítványokat arra használják, hogy leplezzék a szándékot vagy megszemélyesítsék a megbízható tisztviselőket. Az ilyen fenyegetéseket tartalmazó fájlok gyakran ellenőrizetlenül és naplózás nélkül közlekednek az osztályok, a tartományok közötti munkafolyamatok vagy a partnerhálózatok között. 2025 júniusában Paraguayban 7,4 millió állampolgári adatot sértettek meg, amelyeket több kormányzati ügynökségtől kiszivárogtattak, és ZIP- és torrentfájlokon keresztül terjesztettek a sötét weben. A támadók 7,4 millió dollár váltságdíjat követeltek, kihasználva a közszféra védtelen fájlrendszereit, hogy az egész országot megzsarolják.
A Ponemon szerint a hitelesítő adatok kompromittálásának több mint felében mesterséges intelligencia által generált tartalomról van szó. Ezek a hasznos terhelések megkerülik a hagyományos felhasználói védelmeket, és kihasználják, hogy sok ügynökség nem kezeli szabályozott, biztonsággal megerősített folyamatként a fájlcserét. A fájlréteg átláthatósága és ellenőrzése nélkül még a szegmentált hálózatokat és a légtérzáras rendszereket is meg lehet törni egy rutinszerűnek tűnő dokumentummal vagy archívummal.
A nem ellenőrzött fájlcserék már eddig is jelentős incidensekhez kapcsolódtak, beleértve a zsarolóvírusok ügynökségek közötti terjedését, az érzékeny adatok kiszivárgását dokumentumarchívumokon keresztül, valamint a szoftverellátási láncokba juttatott rosszindulatú szoftvereket. Ezek nem elméleti kockázatok. Ezek aktív támadási vektorok, amelyek kihasználják a széttöredezett munkafolyamatokat és az egységes átviteli irányítás hiányát.
Bizonytalan hagyományos fájlkezelési módszerek
Sok kormányzati ügynökség még mindig elavult fájlkezelési gyakorlatokra támaszkodik, mint például az e-mail mellékletek, megosztott meghajtók, USB-k és ad hoc FTP-kiszolgálók. Ezekből a módszerekből hiányzik a fájlszintű átláthatóság, a fenyegetések vizsgálata és a házirendek érvényesítése, amelyek szükségesek a mai mesterséges intelligencia által vezérelt kockázatok leküzdéséhez.
A manuálisan továbbított fájlok hajlamosak az emberi hibákra és a következetlen végrehajtásra. Központosított felügyelet nélkül nehéz tudni, hogy mit továbbítottak, ki férhetett hozzá, vagy hogy az alap víruskeresésen túlmenően át lett-e vizsgálva. Ezeket a vakfoltokat könnyen kihasználhatják a mesterséges intelligencia által generált rosszindulatú programok, amelyek a kézbesítés során mutálódhatnak, hamisított formátumokban rejtőzhetnek el, vagy elkendőzéssel megkerülhetik a szkennereket.
A közös korlátozások közé tartoznak:
Egyrétegű, szignatúra-alapú AV-motoros vizsgálatok, amelyek a heurisztikus, gépi tanuláson vagy homokdoboz-alapú elemzés hiánya miatt nem vesznek észre polimorf vagy mesterséges intelligenciával létrehozott rosszindulatú szoftvereket.
Szegmentált biztonsági zónák, ahol nincs közös rálátás a fájlok viselkedésére vagy eredetére
decentralizált ellenőrzési nyomvonalak, amelyek lassítják a vizsgálatokat és aláássák a megfelelőséget
Ezek a sebezhetőségek felerősödnek az IT-OT integrációval, vállalkozói hozzáféréssel és ügynökségek közötti munkafolyamatokkal rendelkező hibrid környezetekben. A fájlok osztályok közötti vagy biztonsági tartományokon átnyúló mozgása gyakran nem ellenőrzött, ami tartós kockázatot jelent a nagy értékű rendszerekre nézve.
Az ellátási lánc kölcsönhatásai tovább súlyosbítják a problémát. A harmadik fél beszállítókkal és integrátorokkal folytatott rutinszerű fájlcseréket gyakran nem engedélyezett eszközökön vagy egyszerű feltöltési portálokon, például nyilvánosan elérhető SFTP portálokon vagy védtelen dokumentum-dobozokon keresztül bonyolítják le, minimális ellenőrzés mellett.
A számlák, a konfigurációs frissítések és a dokumentáció mind hordozhatnak beágyazott fenyegetéseket anélkül, hogy bármelyik fél észrevenné. Számos közelmúltbeli incidens során a megbízható beszállítóktól származó rendszeres fájlfrissítések hátsó ajtókat, zsarolóprogramokat vagy hitelesítő adatokat lopó rosszindulatú szoftvereket juttattak be a kormányzati hálózatokba.
Még a jószándékú partnereknél is előfordulhat, hogy nincsenek meg azok a többszintű biztonsági ellenőrzések, amelyek a fenyegetések észleléséhez szükségesek, mielőtt a fájlok elérnék a szövetségi rendszereket. És ha a külső fájláramlásra való rálátás alacsony, ezek a veszélyek hetekig lappanghatnak, mielőtt felismernék őket.
A többrétegű fenyegetésmegelőzés és a fájláramlások házirend-alapú ellenőrzése nélkül a hagyományos munkafolyamatok belépési pontként szolgálnak a támadók számára, különösen a polgárok személyazonosságát, az egészségügyi adatokat vagy az operatív technológiát kezelő rendszerekben. Ezek a módszerek nem tudnak megfelelni a mai fenyegetésmodell követelményeinek, amely magában foglalja az AI által generált polimorfikus rosszindulatú szoftvereket és a hagyományos észlelés elkerülésére tervezett, társadalmilag megtervezett hasznos terheléseket.
A Security-First MFT csökkenti a kockázatot a fájlátvitelben
A kormányoknak többre van szükségük, mint biztonságos tárolásra vagy hozzáférés-ellenőrzésre. Biztonságos fájltranzit megoldásokra van szükségük. A Managed File Transfer MFT Managed File Transfer MFT) ezt úgy oldja meg, hogy rendszereken, felhasználókon és tartományokon keresztül érvényesíti a házirend-alapú fájlátvitelt. Proaktív fájlszanálást és ellenőrzést is alkalmaz, hogy a fenyegetéseket még a végrehajtás előtt blokkolja.
Harminc évvel ezelőtt a hangsúly egyszerűen a fájlok mozgatásán volt. Idővel ez a biztonságos adatátvitel igényévé vált, a fájlok titkosításával a szállítás során és a nyugalmi állapotban. Ma már még szélesebb körben vizsgáljuk a kérdést, figyelembe véve a fájl teljes életciklusát, valamint a bizalom, a szabályzat és a kockázat tágabb összefüggéseit.
Jeremy Fong
A MetaDefender Managed File Transfer alelnöke, SANS ICS Biztonsági Csúcstalálkozó, 2025
A hagyományos módszerekkel ellentétben, mint például a csak egyszer átvizsgált e-mail mellékletek vagy a házirend-kényszerítést nélkülöző SFTP-kiszolgálók, MFT többrétegű fenyegetésmegelőzést alkalmaz, amely ellenőrzi és szanálja a tartalmat, mielőtt az elérné a célállomást.
A több AV-motor felismeri a kitérő rosszindulatú programokat, a CDR (tartalom hatástalanítása és rekonstrukciója) technológia eltávolítja a beágyazott fenyegetéseket a fájlokból, az AI-alapú, emuláción alapuló homokozóelemzés pedig megjelöli a nulladik napi kihasználásokat. Ezek a rétegek együttműködve minden fájlt ellenőriznek, semlegesítenek és szabályoznak, mielőtt az a megbízható környezetbe kerülne.
A fájltípus-ellenőrzés biztosítja, hogy a fájlok azok legyenek, aminek állítják magukat, csökkentve ezzel a hamisított vagy álcázott formátumok kockázatát.
Az archívumkinyerés a tömörített fájlokban, például a ZIP- vagy RAR-archívumokban található, rejtett rosszindulatú programok gyakori tárolóhelyei közé tartozó, egymásba ágyazott tartalmakat vizsgálja.
A származási ország felismerése segít a geopolitikai ellenőrzések érvényesítésében vagy a kiemelt régiókból származó, nagy kockázatú feltöltések blokkolásában.
2. A fájlok bizalmának és integritásának védelme
Az ellenőrzőösszeg-érvényesítés ellenőrzi, hogy a fájlokat nem manipulálták-e szállítás közben, felderíti a jogosulatlan változtatásokat és megőrzi a megőrzési lánc integritását.
3. Titkosítás végponttól végpontig
A HTTPS titkosítás védi a mozgásban lévő adatokat az adatátviteli munkamenetek során.
Az AES-256 titkosítás védi a nyugalmi adatokat, beleértve a jóváhagyásra vagy kézbesítésre váró, sorba állított vagy archivált fájlokat is.
A működési integritást ezek az MFT fokozzák:
A házirend-alapú átvitel biztosítja, hogy a fájlok szigorú útválasztási és jóváhagyási munkafolyamatokat kövessenek.
A szerepkör-alapú hozzáférés-szabályozás megakadályozza az érzékeny tartalmak jogosulatlan feltárását.
Részletes naplók és ellenőrzési nyomvonalak támogatják a megfelelőséget és a vizsgálatot
A támadások megelőzése alapvető fontosságú, de az igazi érték a részletes jelentéskészítésben rejlik, amely bizonyítani tudja, hogy mi történt egy fájlban, mikor és miért. Ez a szintű átláthatóság a biztonságos fájlmozgatás koronaékszere.
Jeremy Fong
A MetaDefender Managed File Transfer alelnöke, SANS ICS Biztonsági Csúcstalálkozó, 2025
Ezek a képességek különösen értékesek a közszféra olyan környezetében, ahol a fájlok átlépik az osztályok, a vállalkozók vagy a szigorúan védett területek közötti határokat. Az MFT segítségével a biztonság mind a fájlra, mind az átviteli folyamatra vonatkozik, csökkentve a rejtett fenyegetések kockázatát, amelyek átcsúsznak a megbízható csatornákon - akár belső felhasználóktól, akár külső partnerektől érkeznek.
A MetaDefender MFT megfelel a kormányzati biztonságnak
A MetaDefender Managed File Transfer™ olyan környezetek számára készült, ahol a biztonság nem lehet utólagos szempont. Lehetővé teszi a kormányzatok számára, hogy a felhasználók, hálózatok és rendszerek között megbízhatóan mozgathassák a fájlokat. Ezáltal a biztonságot a tartalom, a folyamat és a házirend szintjén érvényesíti.
Az egyszerű fájlátjárókkal vagy a hagyományos átviteli eszközökkel ellentétben a MetaDefender MFT egy házirenddel megerősített fájlátviteli megoldás, beépített többszintű fenyegetésmegelőzéssel és ellenőrizhetőséggel. Tartalmazza a MetaScan™ Multiscanning, a Deep CDR™, a Proactive DLP™ és a MetaDefender Sandbox™ natív integrációját, amelyek mind a MetaDefender Core™ által támogatottak .
Jeremy Fong kifejtette: "A legtöbb MFT megoldásból még mindig hiányzik az integrált rosszindulatú szoftverek elleni védelem. A miénk több AV-motorral végzett többszörös szkennelést, valamint tartalom hatástalanítást és rekonstrukciót, adatvesztés-megelőzést és számos további réteget tartalmaz, amelyek biztosítják, hogy minden fájl biztonságos és megfelelő legyen." Ezek a technológiák együttesen semlegesítik a fenyegetéseket még a kézbesítés előtt, beleértve a dokumentumokba, archívumokba és futtatható tartalmakba ágyazott fenyegetéseket is.
4 A MetaDefender MFT legfontosabb előnyei:
Szabályzat-alapú munkafolyamatok, amelyek automatizálják a jóváhagyásokat, az útválasztást és a végrehajtást.
Támogatja a régi rendszereket és a modernizált infrastruktúrát is, teljes körű házirend-kényszerítéssel.
Légköri és tartományokon átívelő környezetekhez tervezték
Szerepkör-alapú hozzáférés-szabályozás, teljes körű ellenőrzési nyomvonallal minden átviteli eseményre vonatkozóan
Akár az ügynökségek közötti adatcserére, a beszállítói együttműködésre vagy a biztonságos állampolgári szolgáltatásokra használják, MetaDefender MFT fájlszintű átláthatóságot és többszintű védelmet biztosít a mindennapi műveletekben. Úgy tervezték, hogy illeszkedjen a kormányzati informatika összetettségéhez, miközben a biztonság és a megfelelőség tekintetében magasabbra teszi a lécet.
Secure fájlmozgás a kiberbiztonságért
A mesterséges intelligenciával támogatott fenyegetések egyre gyorsabban terjednek, és a kormányok nem engedhetik meg maguknak, hogy a fájlkezelést adminisztratív feladatként kezeljék. A fájlok nem csak adatok. Olyan mesterséges intelligencia által kihasználható hasznos terhek, amelyek átlépik a határokat, megszemélyesítik a bizalmat, és megkerülik az észlelést, ha nem kezelik őket. Az átviteli réteg átláthatósága és ellenőrzése nélkül még a jól védett rendszerek is veszélybe kerülhetnek rutinszerűnek tűnő tevékenységekkel.
MetaDefender Managed File Transfer a biztonságot előtérbe helyező alapot biztosít a modern kormányzati műveletekhez. A házirend érvényesítésével, a tartalom ellenőrzésével és a fájlátviteli folyamat integritásának ellenőrzésével a mai közszféra kiberbiztonságának kritikus vakfoltját zárja be.
Ahogy a mesterséges intelligencia továbbra is átalakítja a fenyegetések környezetét, a fájlmozgatásnak sebezhetőség helyett tudatos, szabályozott funkcióvá kell válnia. MetaDefender MFT segít a kormányzati ügynökségeknek abban, hogy magabiztosan és kontrolláltan biztosítsák a fájlmozgatást. Nézze meg, hogyan segíthet a MetaDefender MFT a szervezetének biztonságában, beszéljen még ma egy szakértővel.
