麦克莱恩，弗吉尼亚州，美国，2026年1月15日——AppGuard发布了一份新的十大网络安全创新者专题报告，重点关注了人们对AI增强型恶意软件日益增长的担忧。AI使得恶意软件更加难以检测。更糟糕的是，攻击者利用AI进行评估、适应和移动，速度之快超过任何网络安全技术栈所能跟上的程度。
该报告主张从根本上改变方法，强调了被动安全措施的局限性。该专题报告没有强调不断添加或更改网络安全技术栈的检测层，而是强调了减少端点攻击面的重要性——这一观点挑战了传统的行业实践。
检测鸿沟危机：为何“神奇AI”会失败
首席执行官Fatih Comlekoglu提到：“在无限的可能性中，你无法持续分辨好坏。即使是最神奇的AI也无法解析无限。”
整个行业陷入了一场徒劳的追逐，不断堆砌检测工具并添加AI增强功能，却仍然无法弥补根本性的差距。事实上，企业现在面临着海量的警报洪水，据报道，许多组织仅仅因为无法再跟上节奏，已开始限制他们接收的数据量。
新威胁：以AI速度进行的横向移动
据报道，一旦在端点上建立远程控制，对抗性AI会实时调整恶意进程的活动以逃避检测并适应环境。这大大缩短了防御者的响应时间，并加剧了依赖人工批准或干预的基于检测的安全方案的缺陷。
每个网络安全技术栈都需要一个“默认拒绝”层
AI无法解析无限；AI只能更快地解析它能解析的东西。与其加入这场徒劳的追逐，不如在端点内强制执行“默认拒绝”或零信任，从而缩小攻击面。通过限制可以运行的内容以及运行内容可以执行的操作，无论攻击如何伪装或使用AI加速，都会碰壁。这一概念类似于橄榄球：缩小对手的“赛场”及其“战术手册”。
许多基于控制的层理论上可以在一定程度上缩小攻击面，但实际上很少有方案能切实、彻底地做到这一点，且不造成大量摩擦。AppGuard实现这一目标所需的策略规则比替代方案少10到100倍。
更好的是，它能独特地自动适应端点变化和恶意软件技术变体。更少的规则和更少的规则变更等同于更简便的操作和更高的防恶意软件（即使是AI引导的恶意软件）效力。
AI不是检测魔法，但它确实有帮助
虽然AI越来越多地被宣传为网络安全的突破，但它仍然是一种高级模式匹配形式——受到与传统检测方法相同的限制。AppGuard申明其不依赖AI进行恶意软件检测。
相反，该公司认为AI可以增强其基于控制的端点保护方法。这包括改进攻击面管理、最小化对合法工作流的干扰，以及提供关于策略执行和被阻止事件的更清晰可见性。
宣布：针对资深运维人员扩大内测发布
在近期网络安全创新者专题中获得认可后，AppGuard重新开放了其内测发布计划。该计划旨在寻找经验丰富的端点安全专业人员——尤其是那些在MSSP和MSP管理多个客户环境的人员——为AppGuard即将推出的重新设计的端点保护平台提供实际操作反馈。
入选的参与者将能提前部署新架构的轻量级代理，并结合AppGuard新的基于云的管理控制台。
名额有限，仅限拥有经过验证的操作经验的专业团队。读者可在此处申请。入选的参与者将获得：提前使用新代理和云控制台的权限，以及对最终功能和路线图优先级的直接影响。
添加AppGuard：经过验证的有效性和实用性
将AppGuard添加到任何网络安全技术栈中，以阻止其他层完全遗漏或检测过晚的攻击：零日漏洞、勒索软件、进程注入、凭据盗窃、信息窃取程序、无文件攻击技术。
AppGuard的有效性并非理论上的。它已在从超大型组织到非常小型的组织中得到反复验证。例如，世界上最大的航空公司之一，管理着超过40,000个端点，尽管部署了多个高端网络安全解决方案，仍曾每周受到恶意软件事件的困扰。
在2019年实施AppGuard后，该组织再未发生过成功的恶意软件入侵事件——这证明了该产品的实际影响力。小型企业则欣赏其易于部署的特性以及由此带来的最终用户生产力提升。
关于AppGuard
AppGuard是基于控制的实时端点保护层，可阻止检测工具完全遗漏或检测过晚的攻击。它将零信任原则扩展到端点内部——深入到计算进程层面——填补了一个关键空白，即传统零信任模型将端点视为黑盒的空白。
将其添加到任何网络安全技术栈中，都能以显著更少的规则、更少的调优和更少的运营开销，提供企业级保护。AppGuard非常适合那些厌倦了在漏洞百出、警报泛滥却仍然失效的防御措施上花费巨资的小型组织和大型企业。
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