Abstract
     
    Remove Translation Translation
    Original Text

    Organizations require comprehensive contextual prioritization and automated remediation of security vulnerabilities to scale their limited human cybersecurity resources effectively. At the Zscaler event, Zenith Live, the company showcased this vision, illustrating a platform that employs large-scale data collection, contextual AI data analysis, and intelligent automated security control implementation to mitigate risk and advance toward a self-healing system.

    Las organizaciones requieren una priorización contextual integral y una remediación automatizada de las vulnerabilidades de seguridad para escalar sus limitados recursos de ciberseguridad humana de manera efectiva. En el evento de Zscaler, Zenith Live, la empresa presentó esta visión e ilustró una plataforma que emplea la recopilación de datos a gran escala, el análisis contextual de datos mediante IA y la implementación inteligente de controles de seguridad automatizados para mitigar los riesgos y avanzar hacia un sistema de recuperación automática.

    Key Highlights

    Aspectos más destacados

    47% of organizations believed that current tools aren’t effective at detecting and investigating advanced threats.1

    El 47% de las organizaciones cree que las herramientas actuales no son eficaces para detectar e investigar amenazas avanzadas.1

    Zscaler extends plans for modernization of security platform on the back of cybersecurity data fabric and agentic AI capabilities.

    Zscaler amplía los planes de modernización de la plataforma de seguridad basándose en el tejido de datos de ciberseguridad y las capacidades de inteligencia artificial de las agencias.

    By providing automated remediation and AI driven prioritization innovative platforms are pushing important new capabilities forward.

    Al proporcionar soluciones automatizadas y priorización impulsada por la inteligencia artificial, las plataformas innovadoras están impulsando nuevas e importantes capacidades.

    1.

    1.