無間斷串流、連接及通訊。

數以萬億計的 5G 及邊緣事故。橫跨資訊科技、電訊及雲端的零散工具。

警示疲勞、回應瓶頸及基礎設施成本上升並非資源問題，而是架構問題。我們將零散訊號關聯至統一可行的情報，以便分析師可以專注於重要事項。

以統一及實時的視角查看所有雲端風險。

在廣播基建、串流渠道及人工智能驅動的新聞編輯部，攻擊者正利用您所依賴的同一情報層來提供資訊、分發及將內容牟利。

從遭到投毒的訓練資料破壞編輯型人工智能，到推薦引擎中的模型遭劫持——受攻擊面已不再只限於你的周邊，而是整個人工智能環境。我們的框架可為低延遲的人工智能工作負載確保可預測的可靠性，並在零信任環境中防止專有神經網絡權重遭外洩。

從攻擊者角度實時查看潛在的攻擊路徑。

科技、媒體及通訊平台的運作橫跨融合的受攻擊面——包括廣播基礎設施、OTT、CDN、雲端與訂閱者生態系，導致風險可視性分散且碎片化。

消除雲端、MEC 及企業內視野的落差，以對應端對端網絡風險、透過對關鍵收入服務的影響來為風險評分，並將合規轉化為可量化及降低董事會級別業務風險。

取得雲端保安狀態的單一即時檢視。

保護軟件供應鏈需要配對整個基礎架構的受攻擊面及曝露率，在漏洞到達生產環境前將漏洞排序。這樣可以降低後期發佈修正的成本和頻率，並減少程式碼被利用導致的生產停機時間。

人工智能的威脅偵測可分析網絡行為及實時識別異常情況，預測攻擊路徑及自動化回應。這消除冗餘警報、縮短從偵測到遏制的時間，並限制事故的範圍和成本，從而減少分析師的工作量。

人工智能讓攻擊者可以啟動精密的自動化電訊網絡保安攻擊，同時為防禦者提供實時偵測、預測分析及更快的事故回應功能。這能防止防禦能力落後於攻擊者及防禦者利用人工智能擴展的能力。

科技及媒體公司擁有大量知識產權、用戶數據及專有內容，在生產及分銷網絡之間移動，令他們成為牟利歹徒及國家贊助攻擊者的高價值 TMT 網絡保安目標。未經授權披露內容會帶來直接收入、法律及聲譽成本。