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用例

通过自主修复,在事件发生前解决端点问题

检测与解决之间的差距会给组织带来不必要的风险。Ivanti 的自主修复功能利用实时遥测、AI 驱动的决策和自愈机器人操作,弥合这一差距,从而大规模自动解决漏洞、配置漂移和端点故障。

通过持续漏洞修复消除端点风险

IT 和安全团队不堪重负。数千个端点每天都会生成各种事件:补丁失败、合规违规、配置错误和漏洞。手动分流难以扩展。

未修补的漏洞:运营瓶颈

持续更新的数量庞大,使手动修补成为一项艰巨任务。补丁延迟会使端点暴露在已知漏洞利用之下。

服务台工单量居高不下:创新的消耗点

常规端点警报大量涌入服务台,使高技能 IT 专业人员陷入被动救火的循环。手动分流会消耗本应投入战略工作的资源。

修复时间被拉长:创新的消耗点

手动流程和复杂工作流会拖慢响应速度,使平均解决时间 (MTTR) 被危险地拉长。每损失一分钟,威胁行为者可利用的风险窗口就会进一步扩大。Ivanti 可以帮助您缩小这一差距。

安全漏洞:不断扩大的攻击面

复杂的 IT 环境中隐藏风险无处不在,从配置错误到合规漂移皆是如此。手动跟踪这些问题很难取得成效。Ivanti 支持采用主动、持续的方法,在风险被利用之前强化防御。

Ivanti Autonomous Endpoint Management

采用 Ivanti Autonomous Endpoint Management 的组织可以通过自愈自动化减少手动修复工作量,在工单创建之前显著减少端点事件,从时间点式合规检查转向持续合规执行,并通过基于风险的自主补丁管理,将漏洞暴露窗口从数周缩短至数小时。

用于大规模自动修复的自愈 IT 运营

通过使用由特定条件触发的预定义工作流,Ivanti 使 IT 团队无需手动干预即可解决常规问题。自动执行可预测任务,以减少攻击面,并让您的服务台摆脱重复性的应急处理。

一名人员在配备多台显示器的计算机工作站前工作,屏幕显示 AI 驱动的分析、网络可视化和系统数据,用于展示 CMDB 软件、资产关系和 IT 基础设施监控。

AI 驱动的漏洞优先级排序与修复

借助先进的机器学习,Ivanti 分析上下文数据和历史结果,主动推荐最有效的修复方案。提供智能、数据驱动的洞察可消除猜测,并大幅缩短 MTTR。

两名 IT 专业人员在现代化数据中心内通过笔记本电脑和平板电脑查看信息,设施内可见服务器机架、监控屏幕和数字基础设施。

用于持续漏洞解决的自主修复

Ivanti 以机器速度提供端到端的检测、决策和执行。通过在后台无缝解决漏洞,Ivanti 将人工监督严格限定在战略性例外事项上,使组织能够实现前所未有的规模化,并持续降低风险。

一名 IT 专业人员手持平板电脑站在现代化数据中心的服务器机架和数字基础设施前,监控系统与运营。

功能与能力

自主修复实践:大规模持续端点安全

手动干预无法保障现代 IT 环境的安全。Ivanti 的自主修复可直面最耗费资源的挑战,将被动应急处理转变为无缝的自愈流程。

自动化补丁管理与修复恢复

当设备无法安装关键安全更新时,Ivanti 会评估根本原因、重试安装、解决依赖关系并确认完成,全程无需手动干预。其结果是:超过 SLA 窗口仍未打补丁的设备更少,攻击面也显著缩小。

配置漂移纠正

Ivanti 持续根据定义的基线监控端点配置。低风险漂移会立即得到修复并记录。高风险变更(例如防火墙被禁用、未经授权的软件安装)会同时触发修复和安全事件,让 SOC 获得完整可见性。最终无需定期手动审计,即可在整个设备群中保持一致的安全态势。

漏洞响应自动化

当关键 CVE 发布时,等待下一个补丁周期并不可取。Ivanti 与漏洞情报源集成,根据严重性、可利用性和资产关键性确定暴露风险的优先级,然后触发即时修复工作流,包括打补丁、补偿性控制或设备隔离。漏洞到修复的窗口可从数天压缩到数小时。

服务和应用自愈

关键服务和代理会静默失败,通常直到最终用户报告影响后才被发现。Ivanti 机器人可实时检测故障并立即尝试恢复:重启服务、重新安装代理,或在简单重启失败时升级到更复杂的工作流。整个周期可在数秒内完成,通常在用户意识到问题之前就已完成。

大规模持续合规修复

当端点不再符合 CIS、NIST、STIG 或 SOC 2 策略时,Ivanti 会自动触发纠正措施并更新合规记录。修复历史完全可审计,将合规从时间点式评估转变为持续执行的状态。

零接触入职修复

配置开通失败会延迟新员工投入工作并产生重复性的服务台工作。Ivanti 的自主修复引擎延伸至入职工作流,可自动重试失败的注册、重新排队软件部署,并在提供完整诊断上下文的情况下升级策略错误,几乎消除这一类工单。

常见问题解答

端点安全中的自主修复是什么?

自主修复是指自主端点管理解决方案能够在无需手动干预的情况下,自动检测、确定优先级并解决安全或运营问题。借助实时遥测、AI 驱动的决策制定和自动化工作流,自主修复可在问题演变为事件之前处理漏洞、配置漂移、合规违规和端点故障。

AI 如何改善漏洞修复优先级排序?

AI 通过分析漏洞严重性、可利用性、资产关键性、威胁情报和业务影响等因素,改善漏洞修复优先级排序。AI 不会将每个漏洞一视同仁,而是帮助 IT 和安全团队专注于风险最大的暴露点,从而实现更快修复并更高效地利用资源。

自动化修复与自主修复有何区别?

自动化修复会在满足特定条件时,按照管理员设定的规则执行预定义操作。自主修复则更进一步,能够持续分析上下文、做出基于风险的决策、选择适当的纠正措施,并在最少人工参与的情况下验证结果。简而言之,自动化遵循指令;自主则可以在定义的防护边界内进行评估、决策、行动和验证。

持续漏洞修复如何降低风险?

持续漏洞修复通过持续识别漏洞、根据风险确定优先级、应用纠正措施并验证结果来降低风险。这缩短了从发现漏洞到完成修复之间的窗口,帮助组织减少对已知威胁的暴露,保持合规,并提升整体安全态势。

自主端点管理中的自愈端点是什么?

自愈端点是指无需用户或管理员干预即可自动检测常见问题并从中恢复的设备。例如重启失败的服务、重新安装损坏的代理、纠正配置漂移、恢复安全控制以及解决性能问题。自愈功能有助于防止停机、提升端点可靠性,并减少服务台工单。

降低风险。缩短修复时间。自信实现规模化。

了解 Ivanti 的自主修复功能如何降低风险、减少手动工作并提升端点性能。

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