基于零信任模型的网络风险评估

1/1基于零信任模型的网络风险评估第一部分零信任模型基础及概念 2第二部分基于零信任模型的网络风险评估特点 4第三部分风险评估过程中的身份验证机制 6第四部分访问控制与授权管理策略 9第五部分日志监控与威胁检测技术 12第六部分异常行为识别与响应措施 14第七部分持续监控与安全态势感知 16第八部分零信任模型在网络风险评估中的实践案例 19

第一部分零信任模型基础及概念关键词关键要点零信任模型基础及概念

主题名称：零信任模型的原则

1.永远不要信任，始终验证：将信任降至最低，持续验证用户、设备和资源的安全性，即使在网络内部。

2.最小权限原则：仅授予访问资源所需的最小权限，限制潜在攻击面。

3.持续监测和验证：实时监控网络活动，检测异常行为并迅速采取补救措施。

主题名称：零信任模型的组件

零信任模型基础及概念

定义

零信任模型是一种网络安全框架，它假定网络中的所有实体，包括用户、设备和应用程序，都是不可信的，直到验证其合法性为止。

基本原则

零信任模型基于以下基本原则：

*永不信任，始终验证：网络访问权限不会自动授予，必须持续验证所有实体的访问请求。

*最小特权原则：每个实体仅获得执行其任务所需的最低访问权限。

*不断验证：访问权限持续受到监控和评估，以检测可疑活动。

*微隔离：网络被分割成多个细粒度的安全域，以限制潜在的风险传播。

关键概念

身份验证和授权

零信任模型强调强身份验证和授权机制，以验证用户的身份并授权其访问权限。这通常通过多因素身份验证（MFA）和身份和访问管理（IAM）解决方案来实现。

最小特权原则

最小特权原则限制了每个用户或设备的访问权限，仅授予他们执行其职责所需的权限。这有助于减少数据泄露的范围。

持续监控和评估

零信任模型涉及对网络活动和用户行为的持续监控。这有助于检测和响应可疑活动，例如异常登录尝试或数据泄露。

微隔离

微隔离将网络划分为多个安全域，称为微隔离区。这限制了潜在入侵者的横向移动能力，并防止单个安全事件影响整个网络。

零信任网络访问（ZTNA）

ZTNA是零信任模型的一个关键组件，它提供安全远程访问解决方案。ZTNA解决方案验证用户的身份并授予他们访问特定应用程序或服务的权限，而无需直接连接到网络。

优势

零信任模型为企业提供了显着的安全优势，包括：

*减少数据泄露风险：限制了对敏感数据的访问，降低了数据泄露的风险。

*提高威胁检测能力：持续的监控和评估有助于快速检测和响应威胁。

*增强合规性：满足不断发展的法规要求，例如通用数据保护条例（GDPR）。

*简化网络管理：通过微隔离和最小特权原则，简化了网络管理和安全性。

实施挑战

实施零信任模型可能具有挑战性，企业可能面临以下障碍：

*技术复杂性：零信任模型需要复杂的实施和管理。

*操作成本：实施和维护零信任解决方案需要大量的资源和专业知识。

*用户采纳：强身份验证和最小特权原则可能会给最终用户带来不便。

*遗留系统集成：将零信任模型与遗留系统集成可能具有挑战性。

结论

零信任模型是一种强大的网络安全框架，通过假设所有实体都是不可信的，可以显着增强网络安全性。通过实施强身份验证、最小特权原则和持续监控，零信任模型可以帮助企业减少数据泄露风险、提高威胁检测能力并增强合规性。尽管存在一些实施挑战，但零信任模型的优势使其成为保护现代网络免受不断变化的威胁威胁的宝贵工具。第二部分基于零信任模型的网络风险评估特点基于零信任模型的网络风险评估特点

零信任是一种网络安全模型，它不假定任何实体在网络中都是可信的，包括内部实体。零信任模型基于持续验证和最小特权的原则，不断评估访问请求以识别和缓解网络风险。

基于零信任模型的网络风险评估具有以下特点：

1.全面性：

零信任模型的风险评估是全面的，涵盖所有网络实体、资源和连接。它不依赖于静态的安全边界，而是动态地评估整个网络的风险态势。

2.持续性：

零信任模型的风险评估是持续进行的。它不断监控网络活动，识别潜在的威胁和漏洞，并采取补救措施。

3.上下文相关性：

零信任模型的风险评估考虑了请求访问的上下文，包括用户的身份、设备、位置和请求的时间。这使评估能够更准确地识别和应对风险。

4.最小特权：

零信任模型的风险评估基于最小特权原则，授予用户仅执行其工作职责所需的最小访问权限。这限制了攻击者的活动范围，即使他们能够破坏网络。

5.数据驱动的：

零信任模型的风险评估使用数据来识别和量化风险。它分析网络日志、安全事件和威胁情报，以建立风险概况图并优先考虑补救措施。

6.自动化：

零信任模型的风险评估过程尽可能自动化。这有助于减少人工错误，提高效率并加快风险响应。

7.可扩展性：

零信任模型的风险评估可扩展到各种网络环境，无论其规模或复杂性如何。它可以适应云计算、物联网和移动设备等新技术。

8.集成性：

零信任模型的风险评估可以与其他安全技术集成，例如入侵检测系统(IDS)、防火墙和身份和访问管理(IAM)系统。这种集成提供了更全面的网络安全态势视图。

9.可见性和可审计性：

零信任模型的风险评估提供对其评估过程和结果的高度可见性和可审计性。这增强了透明度，便于合规性和责任制。

10.协作性：

零信任模型的风险评估提倡协作和信息共享。它鼓励安全团队、IT运营团队和业务利益相关者共同努力识别和缓解网络风险。第三部分风险评估过程中的身份验证机制关键词关键要点多因素身份验证（MFA）

1.MFA使用多个独立的验证因子来验证身份，如密码、生物识别或一次性密码，增强了安全性。

2.MFA可防止窃取或重用单一认证凭证，有效抵御凭证盗窃和网络钓鱼攻击。

3.MFA的实施减少了对复杂密码的需求，从而降低了因密码泄露或遗忘而带来的风险。

单点登录（SSO）

1.SSO允许用户使用单一凭证访问多个应用程序和资源，简化了身份管理。

2.SSO集中认证过程，减少了因管理多个凭证而带来的风险。

3.SSO通过消除重复登录和凭证管理，提高了用户效率和安全性。

风险自适应身份验证（RAA）

1.RAA根据用户的风险级别实时调整身份验证要求，在高风险情况下加强验证措施。

2.RAA使用设备指纹识别、地理位置验证和行为分析等技术评估风险。

3.RAA可针对性地保护敏感资源，同时保持低风险用户体验的无缝性。

持续身份验证（CIA）

1.CIA不断监测和验证用户的活动，以检测可疑行为和恶意尝试。

2.CIA使用会话分析、关键模式识别和机器学习来检测异常活动，及时响应威胁。

3.CIA增强了对会话劫持和恶意软件攻击的保护，确保持续的账户安全。

无密码身份验证（PWL）

1.PWL消除了传统的密码依赖性，通过生物识别、安全密钥或基于设备的身份验证进行认证。

2.PWL降低了因弱密码或密码泄露而导致的数据泄露风险。

3.PWL改善了用户体验，为用户提供了更安全、更方便的认证方式。

基于零信任的访问控制（ZTNA）

1.ZTNA对每个访问尝试进行细粒度的验证，无论用户或设备来自何处。

2.ZTNA采用持续身份验证和风险评分，仅在必要的范围内授予访问权限。

3.ZTNA提高了网络防御能力，防止未经授权的访问和横向移动。风险评估过程中的身份验证机制

零信任模型的核心原则之一是持续的身份验证，该机制在风险评估过程中至关重要。零信任模型假设网络上的所有实体都是不可信的，因此需要通过持续的身份验证来验证其身份。

多因素身份验证(MFA)

MFA是身份验证的一种方法，它要求用户提供两个或更多不同因素的证据，例如密码、短信代码或生物特征识别。通过增加验证步骤的数量，MFA可以显著提高网络攻击的难度。

条件访问控制(CAC)

CAC是一种身份验证方法，它根据用户设备、位置和行为等条件来授予或拒绝访问。CAC可用于实施细粒度的访问控制策略，例如仅允许在特定时间内从特定设备访问敏感数据。

风险感知身份验证

风险感知身份验证是一种身份验证方法，它会根据实时风险评估结果动态调整身份验证要求的严格程度。例如，系统可能会要求用户提供更强的身份验证凭据（例如MFA）当他们尝试从不熟悉的设备或位置登录时。

生物特征识别

生物特征识别是一種身份驗證方法，它利用獨特的身體特徵（例如指紋、面部掃描或虹膜掃描）來驗證用​​戶身份。由於生物特徵難以複製或偽造，因此它們被認為是一種強大的身份驗證形式。

无密码身份验证

无密码身份验证是一种身份验证方法，它不使用传统的密码来验证用户身份。相反，它可能使用生物特征识别、多因素身份验证或基于设备的验证等替代方法。无密码身份验证可以帮助消除密码窃取或泄露的风险。

身份窃取保护

身份窃取保护是指用于检测和防止身份窃取攻击的技术和流程。这些措施可以包括监视可疑活动、冻结被盗账户和提供身份恢复服务。

身份验证攻击检测

身份验证攻击检测是指用于识别和响应身份验证攻击的技术和流程。这些措施可以包括监控可疑登录尝试、实施速率限制和部署反欺诈工具。

身份验证机制选择

在风险评估过程中选择适当的身份验证机制至关重要。组织应考虑以下因素：

*风险等级：需要保护的资产的敏感性。

*用户便利性：平衡安全性和用户体验。

*成本：实施和维护身份验证机制的成本。

*可用技术：组织现有的技术能力和资源。

通过精心选择和实施身份验证机制，组织可以提高网络风险评估的准确性和有效性，增强其网络安全态势。第四部分访问控制与授权管理策略访问控制与授权管理策略

在零信任模型中，访问控制和授权管理策略对于保护网络免受未经授权的访问至关重要。这些策略定义了谁可以访问哪些资源，以及他们可以执行哪些操作。以下是零信任模型中访问控制和授权管理策略的关键原则和方法：

细粒度访问控制（LeastPrivilegePrinciple）

零信任模型采用细粒度访问控制策略，只授予用户执行其工作职责所需的最低权限。这可减少攻击者利用被盗凭证或权限升级漏洞进行横向移动的风险。

身份验证和授权

在访问资源之前，用户必须通过多因素身份验证进行身份验证。授权系统会验证用户是否具有访问特定资源所需的权限。零信任模型使用先进的身份验证方法，如生物识别、硬件令牌和基于风险的身份验证。

持续访问评估

即使在用户最初被授予访问权限后，零信任模型也会持续评估用户的风险状况。如果用户的行为或环境发生变化，访问权限可能会被撤销或修改。例如，如果用户的设备检测到可疑活动，其访问权限可能会被暂停。

最少暴露面（最小化攻击面）

零信任模型的目标是尽可能减少网络的攻击面。这意味着只公开绝对必要的端口、服务和应用程序。通过最小化暴露面，攻击者更难以找到利用漏洞的方法。

权限分离

权限分离策略将不同的任务和功能分配给不同的用户或实体。这使得攻击者更难获得对关键系统的未经授权访问。例如，授予用户创建文件的权限，但拒绝他们删除文件的权限。

角色和组

零信任模型使用角色和组来管理访问控制。角色是一组与特定功能或职责相关的权限。组是一组具有相似角色的用户。通过将用户分配到角色和组，可以轻松管理访问权限并减少管理开销。

资源分段和隔离

零信任模型将网络划分为不同的安全区域或分段。这些分段通过防火墙或其他隔离机制分隔，以限制横向移动。如果一段被攻破，其他一段仍然受到保护。

访问日志审计和监控

为了检测和响应未经授权的访问，零信任模型实施了严格的访问日志审计和监控流程。这些日志记录所有访问事件，并使用安全信息和事件管理（SIEM）系统进行分析和监视。

持续风险评估

零信任模型是一个持续的风险评估过程。安全团队会定期审查和更新访问控制和授权管理策略，以应对不断发展的威胁格局和组织需求。

最佳实践

实施基于零信任模型的访问控制和授权管理策略时，应遵循以下最佳实践：

*专注于身份和访问管理，并使用多因素身份验证。

*采用基于风险的身份验证技术。

*持续评估用户的风险状况。

*最小化网络的攻击面，只公开绝对必要的端口和服务。

*实施权限分离策略。

*使用角色和组来简化访问控制管理。

*将网络分段并隔离关键资产。

*实施严格的访问日志审计和监控流程。

*定期审查和更新访问控制和授权管理策略。

通过实施这些策略和最佳实践，组织可以显著提高其网络的安全性，并显著降低数据泄露、业务中断和其他网络安全威胁的风险。第五部分日志监控与威胁检测技术关键词关键要点日志监控

1.实时收集和分析系统日志和事件数据，以检测可疑活动和潜在威胁。

2.通过安全信息和事件管理(SIEM)工具将日志关联起来，创建更全面的威胁视图。

3.使用机器学习和人工智能(AI)算法自动识别异常行为模式和异常值。

威胁情报

日志监控与威胁检测技术

日志监控是基于零信任模型网络风险评估的一个关键组成部分。通过持续监控和分析网络日志文件，组织可以识别异常活动、检测威胁并了解其网络中的事件。

日志记录策略和工具

日志记录策略定义了哪些设备、应用程序和服务生成日志以及日志记录的格式、级别和保留期。这种策略有助于确保捕获相关事件并保持合规性。

组织可以使用多种工具来收集和聚合来自不同来源的日志，包括：

*系统日志记录工具：记录来自操作系统、应用程序和服务的事件。

*网络设备日志记录工具：记录来自路由器、交换机和防火墙的流量数据。

*安全信息和事件管理(SIEM)系统：将日志从多个来源集中到一个中心位置进行关联和分析。

日志分析技术

日志分析技术可用于识别模式、异常和潜在威胁。这些技术包括：

*模式识别：使用机器学习算法识别异常活动模式。

*规则匹配：使用预定义规则将日志条目与已知威胁或可疑模式相匹配。

*异常检测：使用统计方法识别偏离基线行为的活动。

*用户行为分析(UBA)：分析个人用户行为模式以检测异常或恶意活动。

*威胁情报集成：将外部威胁情报源与日志分析相结合，提供对威胁格局的更深入了解。

具体用例

日志监控和威胁检测技术在网络风险评估中具有广泛的应用，包括：

*检测恶意软件感染：识别可疑文件或进程，并关联与已知恶意软件活动相关的日志条目。

*监控网络攻击：检测可疑流量模式，例如端口扫描、暴力破解或拒绝服务(DoS)攻击。

*识别内部威胁：分析用户行为模式，识别偏离正常行为基线的用户，例如特权滥用或数据访问模式的更改。

*满足合规性要求：提供可审计的事件记录，以满足行业法规和标准，例如HIPAA和PCIDSS。

*改进威胁响应：通过对日志数据的快速分析，缩短事件响应时间并提高安全团队的效率。

最佳实践

组织应遵循以下最佳实践以最大化日志监控和威胁检测技术的有效性：

*定义明确的日志记录策略，并确保在所有相关设备和服务中实施。

*部署全面的日志收集和聚合工具，以捕获所有相关的事件。

*使用各种分析技术，包括模式识别、规则匹配和异常检测。

*集成威胁情报源，以增强对威胁格局的了解。

*定期审查和调整日志监控和威胁检测系统，以确保它们与不断发展的威胁格局保持一致。

*提供持续的培训和意识，以确保安全团队能够有效地使用日志监控和威胁检测工具。第六部分异常行为识别与响应措施异常行为识别与响应措施

零信任模型强调持续验证和授权，并不断监控网络活动的异常情况。基于零信任模型的网络风险评估应包含以下关键步骤，以识别和响应异常行为：

异常行为识别

*行为基线建立：根据历史网络活动数据，建立正常的行为基线。该基线应包括用户、设备、应用程序和网络流量模式等行为特征。

*连续监控：使用日志记录、入侵检测系统(IDS)和安全信息和事件管理(SIEM)系统等工具，对网络活动进行连续监控。这些工具可以识别与基线偏差的活动。

*阈值设置：为不同的活动类型设置阈值，以确定是否存在可疑或异常的行为。阈值应基于基线和行业最佳实践。

*机器学习和人工智能：利用机器学习和人工智能技术，分析网络活动并识别复杂或新型的异常行为。

响应措施

一旦识别出异常行为，零信任模型的网络风险评估应迅速采取响应措施以减轻风险：

*隔离：立即将可疑用户或设备从网络中隔离，以防止进一步的损害。

*调查：启动全面的调查，以确定异常行为的根源，例如网络攻击、内部威胁或系统故障。

*取证和分析：收集和分析证据，以确定攻击媒介、目标和影响范围。

*补救措施：根据调查结果，实施适当的补救措施，例如修补漏洞、更改密码或部署额外的安全控制。

*沟通和协调：与利益相关者沟通异常行为事件，包括信息技术(IT)人员、业务领导层和执法机构（如果需要）。

*持续监测：持续监测网络活动，以识别任何持续的异常情况或新威胁。

*制定应急计划：制定全面的应急计划，概述在发生重大网络事件时的响应步骤和行动方案。

具体示例

以下是一些基于零信任模型的异常行为识别和响应措施的具体示例：

*用户行为异常：用户在异常时间或地点登录、访问未授权资源或表现出其他异常行为。

*设备行为异常：设备连接到未知网络、生成异常流量模式或显示异常日志活动。

*网络流量异常：网络流量超出典型流量模式、发现恶意软件或可疑通信。

*应用程序行为异常：应用程序在异常环境中运行、访问未授权数据或表现出异常权限使用。

*系统日志异常：系统日志记录意外事件、错误消息或安全警告。

结论

异常行为识别和响应措施是零信任模型网络风险评估的关键要素。通过持续监测网络活动、识别异常情况并采取迅速响应，组织可以主动减轻风险，保护其网络和资产。第七部分持续监控与安全态势感知关键词关键要点【持续监控与安全态势感知】：

1.实时监控异常活动：持续收集和分析网络流量，识别偏离基线行为的异常情况，例如未经授权的访问尝试或恶意软件活动。

2.关联事件并创建上下文：将来自不同来源的事件关联起来，创建关于网络活动和潜在威胁的全面视图，从而提升检测和响应能力。

3.机器学习和人工智能：利用机器学习算法和人工智能技术自动化异常检测，提高准确性和减少误报。

【态势感知与威胁情报】：

持续监控与安全态势感知

持续监控和安全态势感知在基于零信任模型的网络风险评估中至关重要，它们使组织能够持续了解其网络安全态势，并快速识别和响应威胁。

持续监控

持续监控涉及对网络活动、系统和用户行为的持续监视和分析。它通过以下方式帮助组织：

*检测异常行为：识别网络上的可疑或非典型活动，例如，大量数据外流或未经授权的访问尝试。

*识别威胁：检测和分类已知和未知的网络威胁，例如，恶意软件、网络钓鱼和高级持续性威胁(APT)。

*评估威胁风险：根据威胁的可能性和影响，对检测到的威胁进行优先级排序和评估。

*提供早期预警：在威胁造成重大损害之前，提供预警，让组织有时间采取补救措施。

安全态势感知

安全态势感知是一种主动的方法，旨在获得组织网络安全态势的全面视图。它结合了持续监控收集的数据以及来自其他来源的信息，例如，漏洞扫描仪和威胁情报馈送。它使组织能够：

*了解网络风险状况：提供组织网络安全风险的综合视图，包括威胁、漏洞和潜在攻击面。

*预测威胁：通过分析趋势和模式，预测潜在的威胁和攻击。

*制定缓解策略：基于对网络风险的理解，制定有效的缓解策略。

*改进决策制定：提供基于证据的见解，帮助决策者做出知情的网络安全决策。

持续监控与安全态势感知的整合

持续监控和安全态势感知是相互补充的，通过整合它们，组织可以显著提高其网络风险评估能力。持续监控提供实时可见性，而安全态势感知提供更全面的网络安全态势视图。

通过整合这两个功能，组织可以：

*实时识别和响应威胁：持续监控检测威胁并提供预警，而安全态势感知提供上下文和见解，以有效响应。

*预测和缓解网络风险：安全态势感知预测潜在的威胁，而持续监控检测它们在实际环境中的表现。通过共同努力，组织可以采取主动措施来减轻风险。

*改进网络安全态势：持续监控和安全态势感知提供连续的反馈循环，使组织能够识别网络安全缺陷，并实施措施来提高其整体安全态势。

技术考虑因素

实施有效的持续监控和安全态势感知计划需要考虑以下技术因素：

*监控工具：选择能够检测广泛的威胁和异常行为的监控工具。

*数据收集和分析：建立一个数据管道，收集和分析来自不同来源的网络安全数据。

*自动化和编排：利用自动化和编排工具来简化威胁检测和响应流程。

*威胁情报集成：集成外部威胁情报馈送，以增强威胁检测和预测能力。

*用户培训和意识：确保所有用户了解持续监控和安全态势感知流程的重要性，并接受必要的培训。

通过实施有效的持续监控和安全态势感知计划，组织可以显著提高其网络风险评估和响应能力，并增强其整体网络安全态势。第八部分零信任模型在网络风险评估中的实践案例零信任模型在网络风险评估中的实践案例

案例1：金融服务机构

*目标：评估金融服务机构的网络安全风险，以增强对敏感财务数据的保护。

*方法：

*实施零信任模型，将访问权限严格限制在获得授权的设备和用户。

*部署多因素身份验证和持续身份验证技术，防止未经授权的访问。

*使用网络流量监控和行为分析工具，实时检测可疑活动。

*结果：

*网络风险敞口显著降低，未经授权的访问尝试被有效遏制。

*遵守监管要求，例如通用数据保护条例(GDPR)和支付卡行业数据安全标准(PCIDSS)。

案例2：医疗保健提供商

*目标：评估医疗保健提供商面临的网络安全风险，以保护患者健康记录的安全。

*方法：

*采用零信任模型，仅允许经过验证的医疗保健专业人员访问患者数据。

*实施基于角色的访问控制，为不同级别的用户授予不同的权限。

*部署数据加密技术，以保护在传输和存储中的患者信息。

*结果：

*医疗数据泄露风险大大降低，患者隐私得到充分保护。

*满足医疗保健行业HIPAA隐私和安全规则的要求。

案例3：政府机构

*目标：评估政府机构的网络安全风险，以保护敏感信息和政府服务。

*方法：

*实施零信任模型，要求所有访问政府网络的用户和设备都经过严格认证。

*使用网络细分技术，将政府网络划分为不同的区域，以限制攻击的传播。

*部署入侵检测和预防系统，实时检测和阻止恶意活动。

*结果：

*政府网络免受网络攻击，关键数据和服务受到保护。

*遵守联邦信息安全管理法(FISMA)和其他网络安全法规。

案例4：工业控制系统(ICS)运营商

*目标：评估ICS运营商面临的网络安全风险，以保护关键基础设施的安全。

*方法：

*实施零信任模型，将对ICS设备和系统的访问限制在最低权限。

*部署网络物理隔离措施，将ICS网络与其他企业网络隔离开来。

*使用基于主机的入侵检测系统和漏洞扫描工具，检测和缓解ICS设备中的威胁。

*结果：

*降低关键基础设施受到网络攻击的影响，例如停电或水供应中断。

*遵守北美电力可靠性公司(NERC)的网络安全标准。

案例5：云环境

*目标：评估云环境中的网络安全风险，以确保云服务和数据的安全。

*方法：

*实施基于零信任的云访问管理(ZB-CAM)解决方案，以验证和授权云资源的访问。

*使用云安全团队(CST)工具监控和检测可疑活动。

*实施数据加密和密钥管理实践，以保护云中存储的数据。

*结果：

*减少云环境中的网络风险敞口，防止未经授权的访问和数据泄露。

*符合云计算安全联盟(CSA)和云安全联盟(ISC)²等云安全标准。关键词关键要点主题名称：最小授权原则

关键要点：

*限制对网络资源和服务的访问，仅授予用户执行其工作职责所需的最低权限。

*通过实施细粒度的访问控制机制，减少未经授权的访问和横向移动的风险。

主题名称：持续认证和授权

关键要点：

*定期重新评估用户访问权限，确保持续符合最少的授权原则。

*使用多因素身份验证和行为分析等技术，提高身份验证的安全性。

*监视用户活动以检测异常情况，并在必要时撤销访问权限。

主题名称：最小网络暴露

关键要点：

*限制网络上暴露的对端点和服务的数量。

*使用安全分区和微分段，在网络中创建隔离区域，限制恶意活动的扩散。

*采用基于软件定义网络（SDN）的技术，实现灵活的网络访问和控制。

主题名称：微隔离

关键要点：

*将网络划分为较小的、隔离的区域，仅允许授权用户访问指定的安全区域。

*使用软件定义安全（SDS）解决方案，根据用户身份和设备状态自动实施访问策略。

*通过实施零信任网络访问（ZTNA）解决方案，保护对敏感应用程序的远程访问。

主题名称：假设违规

关键要点：

*假设违规的发生，并专注于检测和响应而不是预防。

*使用入侵检测系统