Oracle Identity SOC può valutare un indice di rischio per gli accessi alle risorse critiche in ambienti cloud ibrido, in modo da bloccare collegamenti sospetti. E c'è anche un nuovo programma per i partner tecnologici.
Oracle ha ampliato la sua offerta in campo sicurezza portando nuove funzioni a
Oracle Identity SOC, l'insieme di servizi cloud che la software house ha lanciato a OpenWorld 2017 e che è stato sviluppato per il
controllo degli accessi ad applicazioni e dati in ambienti di cloud ibrido. Operando in sinergia con la piattaforma di gestione Oracle Management Cloud, i servizi mirano ad analizzare l'utilizzo delle risorse cloud critiche per evidenziare - anche grazie a tecniche di machine learning -
scostamenti dalla norma potenzialmente segno di violazioni delle policy di sicurezza.
La novità principale per Oracle Identity SOC è lo sviluppo, proprio sulla base dei componenti di machine learning, di alcune funzioni di
governance specifiche per gli ambienti di cloud ibrido. Si tratta di nuove funzioni collegate a sviluppi già presentati
qualche tempo fa e che vanno in particolare verso un maggior controllo degli accessi alle varie applicazioni Oracle erogate in SaaS. In base alle
informazioni di contesto su ogni singolo accesso (luogo, dispositivo, account...) diventa tra l'altro possibile definirne in tempo reale un indice di rischio e così bloccare i collegamenti sospetti. Data l'
evoluzione normativa, si tratta di funzioni sicuramente di interesse per gli utenti Oracle.
Le novità funzionali di Oracle Identity SOC sono affiancate da un nuovo programma destinato ai partner tecnologici. Battezzato
Identity SOC Security Network, prevede l'integrazione della piattaforma Oracle con i prodotti sviluppati da
altri vendor in campo sicurezza, come ad esempio i firewall, le soluzioni di protezione degli endpoint, i servizi di threat intelligence o i sistemi di Enterprise Mobility Management.
Sempre in campo sicurezza, Oracle ha anche potenziato i servizi del suo
Configuration and Compliance Cloud Service. Ora è prevista una funzione di rilevazione automatica e basata su machine learning di tutte le configurazioni dei dispositivi presenti in azienda, in modo da evidenziare quelle che si
discostano troppo dalla norma. Queste configurazioni non corrette possono anche essere modificate opportunamente in maniera automatica.
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