Red Sift推出首个基于GPT4的大规模身份和网络资产检测工具
关键要点
Red Sift推出Relevance Detection解决方案，利用GPT4模型自动扫描和分类身份及网络资产。该工具集成于Red Sift的OnDOMAIN平台，旨在提升身份发现和上下文化的能力。自动化资产发现功能大幅缩短安全漏洞的识别时间，帮助企业更快应对网络攻击。Red Sift的新Relevance Detection解决方案可以自动扫描和分类身份及网络资产，这被称为首个使用OpenAI的GPT4大型语言模型的工具，SiliconAngle报道。Relevance Detection将利用GPT4，整合于Red Sift的OnDOMAIN主机名和认证平台，以便于发现和上下文化各种身份，同时提供启用这些身份的建议。
Red Sift的首席执行官Rahul Powar表示：“这有助于他们决定在域名资产发现过程中想要包含哪些身份。”Powar强调，Relevance Detection的自动化资产发现能力能够显著减少在缓解安全漏洞方面所花费的时间。他指出：“平均而言，财富500强公司需要12小时或更长时间才能找到严重漏洞，而针对某个网站的恶意攻击者花费的时间不到45分钟。这意味着发现未知、短暂或冒充的资产至关重要，而快速发现同样至关重要。”
轻蜂加速器app这项新技术的引入不仅提高了效率，还使得即使是最复杂的网络环境也能得到有效保护。对于希望增强网络安全的企业来说，采用像Relevance Detection这样的工具将是一个重要的步骤。
