El nuevo producto responde a las amenazas web emergentes que pueden eludir los sistemas tradicionales de filtrado de sitios web
PRAGA, 22 de febrero de 2022 – ZEBRA SYSTEMS, distribuidor de soluciones N-able en los mercados checo y eslovaco, anunció la disponibilidad de N-able DNS Filtering, una nueva herramienta de seguridad informática de su cartera de N-able que permite a los proveedores MSP proteger a sus clientes frente a amenazas web avanzadas. El nuevo producto forma parte de la plataforma RMM N-able N-central.
El filtrado DNS representa la primera línea de defensa, que reduce significativamente el riesgo de ataques y de actividades maliciosas de hackers. Se trata de una técnica para bloquear el acceso a determinados sitios web o direcciones IP que pueden poner en riesgo los sistemas empresariales. Parte del supuesto de que cuanto antes se detenga un ataque, idealmente en su misma fase inicial, menos daños causará y menos tiempo y costes requerirá su mitigación. El producto N-able DNS Filtering contiene herramientas eficaces que permiten interrumpir la denominada «kill chain», es decir, la cadena de un ciberataque, en cualquiera de sus fases.
Las ventajas de esta solución incluyen:
- El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar y bloquear sitios maliciosos en tiempo real
- La rápida configuración de la protección DNS en la infraestructura de los clientes
- La obtención de visibilidad del entorno de TI de los clientes, incluidos los dispositivos ubicados fuera de la red corporativa
- La fácil puesta en marcha y gestión desde un único panel central
«Cada día surgen miles de sitios web maliciosos, banners publicitarios fraudulentos, páginas de phishing y otras amenazas que los filtros web corporativos tradicionales no pueden identificar y bloquear a tiempo», afirmó Ondřej Šabata, Sales Engineer de soluciones N-able en ZEBRA SYSTEMS. «El nuevo producto es otro paso desde el modelo tradicional break/fix hacia una seguridad proactiva, que permite eliminar los ataques antes de que causen ningún daño».
Autor del artículo: Redacción ZEBR.ai
