卸売ネットワークは、ますます高度化する脅威環境に直面しています。
卸売ネットワークの二重のタスクは、オープン性とパフォーマンスを損なうことなく、複雑なマルチテナントネットワークを保護することです。
機械学習は、トラフィック量、プロトコル、場所などにわたる異常を特定するのに役立ちます。
これには、ネットワーク運用へのインテリジェンスのより良い統合が必要です。
ただし、DDoS 攻撃は、Azure などの分散ネットワークを通じて、これまで以上に高度化しています。
意図的に進化する脅威は、規範的に進化する脅威となり、接続プロバイダーは回復力のあるシステムで適応型セキュリティ モデルを実装する必要があります。
Azure などの高可用性を備えたエンタープライズ アプリケーションなどの新たな脅威が出現し、攻撃は隔離され、攻撃対象領域はエンドユーザーには見えません。
サイバー攻撃は時間の経過とともに頻度が高まり続けます。
攻撃は、卸売業者間のデータ伝送パターンで発生し、意図しない結果 (DDoS/イベントの発生) を悪用して行われます。
攻撃により、リアルタイムの監視と脅威への対応時間が急速に増加します。
「Azureの機密性の高い環境には、重要な情報交換を保護するのに十分な堅牢なインフラストラクチャが必要です。
」Azureの攻撃対象領域は、レイテンシが検出されることが多く、リスクの高い攻撃は人的ミスにも脆弱であり、潜在的に死亡事故につながる可能性があります（想定寿命）。
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