45,000+
年間開示されるCVE
あなたのパッチプログラムが攻撃されています
AIは脆弱性の発見を、専門家主導のプロセスからマシンスピードで動作する工業化された能力へと恒久的に変革しました。Ivanti Neurons for Patch Managementは、Autonomous Endpoint Managementを使用して、脆弱性の発見と修復の間のギャップを埋めます。マシンスピードでパッチを自動的に優先順位付け、展開、検証します。

これらの数字は今日の現実を反映しています。そしてAIがそのペースを加速させています。
年間開示されるCVE
平均悪用までの時間
AI支援攻撃の前年比増加率
脆弱性を検出し、何をパッチするかを決定し、行動する——すべてマシンスピードで行うAutonomous Endpoint Management (AEM) 。
継続的コンプライアンス:ゼロタッチパッチ修復
Ivanti Neuronsは脆弱性を見つけるだけでなく、リスク許容度に基づいて自動的に修復します。資産がコンプライアンスから外れたり、スケジュールされた展開を逃したりすると、AEMを活用した修復が自動的に行われ、人間の介入なしに継続的なコンプライアンスを維持します。
脅威を発見し、リスクを評価し、脆弱性を自動的に修復する自己保護エンドポイント。デバイスは、定義されたリスクポリシーに基づいて自らをパッチする自律エージェントになります。
脆弱性インテリジェンスとの統合により、ビジネスクリティカルなCVEを自動的にエスカレーションします。脆弱性が開示から積極的に悪用されるように移行すると、Ivanti Neuronsは直ちにそれを優先順位付けします——人間による再分類は必要ありません。
中断なしでパッチを適用。DEXはエンドポイントの健全性とユーザーアクティビティを監視し、影響が少ない時間帯に更新をスケジュールします。ユーザー満足度調査は、デバイスの健全性とエクスペリエンスを継続的に測定し、生産性に影響を与える前にパフォーマンスの問題を特定します。この積極的なアプローチにより、エンドポイントは安全に保たれ、従業員は満足します。
シャドーIT、クラウドワークロード、モバイルデバイス、オフライン資産を含むすべてのエンドポイントを発見して管理します。リアルタイムインベントリにより、知っているものだけでなく、すべての脆弱なデバイスにパッチを適用できることを保証します。
自動化されたコンプライアンス検証により、実際のパッチのインストールと構成状態を確認します。パッチが展開されると、継続的なコンプライアンスエビデンスが自動的に生成されます——監査前の消火訓練はもう必要ありません。
テストリング、アーリーアダプターリング、広範な本番環境、ミッションクリティカル。シーケンスは自動化され、計測されます。更新が問題を引き起こした場合、調査中に自動ロールバックが運用を保護します。
機能と能力
マシンスピードの脆弱性発見とマシンスピードの修復を一致させるために必要なすべて。
中断を最小限に抑え、労働力の生産性を維持するために更新をスケジュールします。
制御されたリングで更新を展開し、ユーザーの感情を取得して展開戦略を反復します。
AIを活用したデバイス衛生チェックと実行可能な修正提案により、下流の問題に先んじます。
リスクに合わせたパッチの決定とエクスペリエンスの成果をITSMおよびRBVMワークフローに結び付けます。
一般的なデバイスとアプリケーションの問題の修復を自動化し、ディスク容量不足などの障害を防ぐことでロールアウトの成功を改善します。
脆弱性インテリジェンスを活用して、最もビジネスクリティカルなパッチに最初に焦点を当て、脅威へのエクスポージャーを削減します。
デジタルエクスペリエンススコアを継続的に測定し、パッチ活動と相関させます。
パッチコンプライアンスとエクスペリエンス改善のための自動レポートで監査を簡素化します。
メンテナンスウィンドウが制約されている場合でも、BIOS、ドライバー、ファームウェアを最新の状態に保ちます。
パッチの黙示録とは、AI加速された脆弱性発見によって推進される、利用可能なパッチを持つ公開開示された脆弱性の急速な増加を指します。 修正のボリュームとスピードは、ほとんどのITおよびセキュリティチームが従来の人間主導のワークフローを使用して合理的に修復できる範囲を超え始めています。
リングベースのデプロイメントとロールバック、および脆弱性インテリジェンスを備えたAutonomous Endpoint Management(AEM)プラットフォームは、効率的な修復決定のためのリスクベースのコンテキストを提供できます。
リスクベースのパッチ管理アプローチを採用することで、実世界の脅威コンテキストを組み込み、積極的に悪用されている脆弱性に焦点を当てます。このアプローチは、従来のベンダーの重大度評価やCVSSスコアを超えて、組織への実際のリスクに基づいて脆弱性を特定し、優先順位を付けます。
AIモデルは、人間が匹敵できない規模とスピードで脆弱性を特定できます。攻撃者が同様のAIモデル機能にアクセスするようになると、新たに開示された脆弱性をより迅速に標的にします。手動で断片化されたパッチ適用プロセスに依存する組織は、エクスポージャーの増加を経験します——パッチが存在しないからではなく、十分に迅速に展開できないからです。
いいえ。脆弱性スキャナーは発見には不可欠ですが、パッチを展開したり、インストールを検証したり、ロールバックを管理したり、ループを閉じたりしません。CVEのボリュームが高い場合、その背後に自動化のない長い重大なリストを生成するスキャナーは、実際に修復を遅らせる可能性があります。
線形承認ワークフローは、より遅いパッチサイクル向けに設計されており、今日の現実に対応していません。チームが更新が展開されることをすでに知っている場合、追加の承認はリスクを軽減することなく遅延を追加します。急速に変化する脅威環境では、時間がしばしば制限要因です。
Ivanti Neurons for Patch Managementが脆弱性管理プログラムをリアクティブから自律型に変換する方法をご覧ください。