环球速递！RSAC 2023最酷的10个网络安全产品

今年的RSA大会吸引了全球超过600家网络安全厂商，展出了大量新工具、平台和服务。以下我们整理了其中值得重点关注的10个“酷产品”：

Binary Defense网络钓鱼响应服务

(资料图)

关键词：网络钓鱼、MDR、电子邮件安全、威胁分析

托管检测和响应（MDR）公司Binary Defense将展示其最新的网络钓鱼响应服务。其功能包括电子邮件攻击面强化、情报关联、威胁搜寻以及基于调查的检测和修复建议。用户可以从第三方电子邮件保护软件提交电子邮件和网络钓鱼警报进行分析。然后将该分析的结果与其他威胁情报相关联，最后由Binary Defense分析师寻找此攻击的证据。Binary Defense在RSAC的5415号展位。

Cycode应用程序安全编排和关联

关键词：ASOC

Cycode应用程序安全编排和关联（ASOC）可在整个软件开发生命周期（SDLC）中自动发现工具并分析和关联来自工具的数据，以识别不同组件中的漏洞，进行重复数据删除和优先级排序。Cycode在RSAC6471号展位。

Darwinium持续客户保护平台

关键词：欺诈防御、数据安全

Darwinium的持续客户保护平台通过Web、移动和API对客户交互的持续可见性和控制，缩小了数字安全和欺诈预防孤岛之间的差距。SaaS产品通过识别、编码和加密边缘数据来管理敏感的客户数据。分析后，该平台将使用自己的密钥将客户数据存储在企业自己的基础架构中，以符合主要隐私法规。Darwinium在RSAC Early Stage Expo的ESE-38展位。

eSentire云工作负载保护平台和云安全态势管理

关键词：CWPP、CSPM

基于Lacework的云原生工作负载保护平台（CWPP）可跨多云环境、工作负载、账户、容器和Kubernetes提供持续的开发到运行时威胁检测和行为异常检测。eSentire云安全态势管理（CSPM）可持续评估云环境中的错误配置、可疑行为和云运营变化。两者都作为独立服务提供。eSwhole在RSAC535号展位。

Inside-Out Defense特权访问滥用检测和修复平台

关键词：无代理特权访问管理

Inside-Out Defense是一个SaaS、无代理特权访问滥用检测和修正平台。它与身份和访问管理（IAM）、权限访问管理（PAM）和自定义身份解决方案配合使用。该平台有助于识别已知和未知滥用行为之间的差距。它可以通过终止开关检测和阻止恶意行为，该平台提供恶意访问请求的完整配置文件，包括上下文和意图。Inside-Out Defense在RSAC Early Stage Expro的11号展位。

VISO Trust

关键词：第三方风险、AI网络风险评估

VISO Trust声称自己是首个基于AI的第三方网络风险尽职调查平台，为安全团队提供风险情报，并由第三方风险专家进行增强。VISO可以按照NIST、PCI DSS、GDPR和CCPA等许多法规进行评估，使用AI分析供应商文档，以帮助确定其安全态势。VISO Trust成立于2020年，将在RSA展位ESE-7亮相。

Lumu for SecOps

关键词：SecOps

Lumu for SecOps旨在帮助安全团队识别和响应网络威胁。它按入侵、攻击类型、恶意软件系列和业务影响指标提供事件分类和搜索功能。该工具还提供泄露评估、响应时间框架和补救策略的性能报告，并可与许多流行的安全解决方案集成。Lumu在RSAC的5515号展位。

Orca Security：将云到开发功能添加到CNAPP平台

关键词：CNAPP

Orca Security已将其Cloud to Dev功能添加到其云原生应用程序保护计划（CNAPP）平台中。它会自动将生产中发现的云安全风险跟踪到源代码和拥有它的开发人员。如果在正运行的容器中发现漏洞，Orca平台会识别源代码存储库和Dockerfile，以及添加易受攻击包的所有者。Orca在RSAC的527号展位。

Securonix统一防御SIEM

关键词：统一防御SIEM、TDIR

Securonix的统一防御（Unified Defense）SIEM通过Snowflake Data Cloud提供长达一年的“热”数据，用于快速搜索和调查、威胁内容即服务、通过持续的同行和合作伙伴协作进行主动防御和统一的威胁防御调查响应（TDIR）。Securonix在RSAC的6170号展位。

Veracode Fix代码安全

关键词：代码安全、大语言预训练模型

AI驱动的Veracode Fix使用与ChatGPT相同的机器学习大语言模型来为代码和开源依赖项漏洞的修复提供建议。该模型基于Transformer架构并使用Veracode自己的软件缺陷数据集进行了预训练，这些数据集来自Veracode长达17年的研究积累。Veracode在RSAC的967号展位。

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