标准分段日志只记录历史网络流量，面对活跃且隐蔽的攻击手法时，会形成巨大的安全盲区。攻击者利用 AI 在不到 24 小时内就能摸清内部依赖关系并将漏洞变成可用的攻击武器，这意味着在您还没来得及发现静态边界的配置错误之前，攻击者就已经绕开了边界防御。ExAR 持续将您的网络边界与身份遥测数据、攻击指标 (IOC) 以及 Akamai 覆盖全球约三分之一网络流量的威胁情报进行关联分析。它将简单的连接记录转化为一层主动防御，确保在标准预防层失效时，您的 Zero Trust 边界依然稳固。
核心要点
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持续验证可阻止策略漂移
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静态分段规则会随着网络的变化而迅速失准，从而产生隐藏的安全缺口。暴露分析和响应 (ExAR) 通过将持续暴露面感知直接融入您的微分段平台来解决这一问题。它通过将可达性映射与行为检测相结合，持续验证您的 Zero Trust 策略在现实环境中是否真正有效。
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以 AI 速度遏制威胁
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攻击者如今利用 AI 将漏洞利用时间压缩到大约 20 小时，远超人工补丁周期和静态边界的应对速度。Akamai Guardicore Segmentation 的 ExAR 功能通过 AI 威胁调查工具自主检测高级后渗透手法来应对这一挑战。它使团队能够立即、明确地控制其内部攻击面，在入侵扩散之前关闭开放路径。
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通过可达性映射，消除告警疲劳
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安全运营 (SecOps) 团队正被大量告警淹没，因为典型的扫描工具只关注严重性，而缺乏网络上下文。ExAR 通过将网络边界、身份池、端点和内嵌的 osquery 遥测数据关联为清晰、高保真的事件，消除了这一监测能力缺口。您能看到攻击者可能采取的精确路径，从而忽略不可达的漏洞，并只关注对核心资产构成真实威胁的问题。
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主动防御，零服务器开销
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高级威胁分析不应拖慢您基础设施的运行速度。ExAR 的检测和关联分析引擎完全运行在 Akamai 后端基础设施之上，这意味着您的生产服务器无需承担任何代理资源开销或 CPU 负载高峰。为了实现更深入的防护，Premier 层级叠加了原生 DNS 防火墙和动态欺骗蜜罐，以重定向、消耗并拦停自动化攻击。
常见问题
常见问题
端点检测和响应 (EDR) 跟踪本地主机行为，网络检测和响应 (NDR) 监视基本流量线路，但两者都无法原生理解您所实施的微分段规则。ExAR 通过将网络边界、身份池和深度端点取证关联为统一的高保真事件，为您的检测策略注入现实依据。它借助您的分段策略充当上下文过滤器，使您能够即时识别出哪些活跃威胁链真正具备向关键资产推进的能力。
ExAR 利用 Akamai Guardicore Segmentation 代理中原生内嵌的 osquery 遥测数据，获得精确的、低层的进程和主机层可见性。为保护生产性能，该平台不在您的主机上执行跨域关联分析或统计异常基线建模。由于威胁分析和检测引擎完全运行在 Akamai 后端基础设施上，您既能获得高级威胁情报，又不会在生产服务器上产生任何代理资源开销或 CPU 使用率峰值。
Akamai Hunt 的能力已被扩展并产品化，构成了 ExAR 背后的技术引擎。Hunt 的高级异常检测算法现已直接内建于软件之中，成为我们的自主 AI 威胁调查工具，并在两个层级中全面启用。核心区别在于：自主引擎在 Plus 层级中负责检测和仪表盘可见性，而 Premier 层级则额外提供由我们精英事件分析师团队主导的全天候人工威胁搜寻和实时支持。
传统漏洞管理工具依据标准严重性评级标记出成千上万的软件缺陷，却忽略了是否存在实际可利用的网络路径。ExAR 将发现的 CVE 直接映射到您的实时网络流量和已实施的微分段规则上。通过评估现实世界中的可达性，该平台基于真实暴露面而非理论严重性来重新计算风险。这使您的团队能够忽略不可达的缺陷，并隔离出对核心资产构成最大潜在爆炸半径的精确路径。
ExAR 通过特定的边界层、边缘层和环境层，支持自动化遏制和主动干扰。它利用原生 DNS 防火墙阻断恶意外部请求，并投放机器级速度的动态欺骗蜜罐，以消耗自动化攻击工具。对于经过验证的主机或内部边界事件，AI 威胁调查程序会生成有针对性的、具备上下文感知的修复方案。这使您的团队能够一键审查并在整个企业范围内部署策略更新。
是的。要使用持续验证循环，您的管理服务器必须通过 SaaS 模式部署，并且必须启用核心检测模块。如需完整的身份路径映射，强烈建议对接 AD 或 Entra ID 编排。Plus 层级支持您的整个混合资产环境，但由于缺乏本地代理插桩，无代理的云环境、Kubernetes 和传统操作系统环境在主机层和进程层的可视化能力将受到限制。此外，DNS 防火墙和欺骗组件无法以无代理方式部署。