原標題：Enea Qosmos增強加密網絡的可見性和對網絡攻擊的保護力

Enea Qosmos在增強加密網絡的可見性和對網絡攻擊的保護力方面取得了顯著進展。以下是對這一主題的詳細分析：

一、增強加密網絡的可見性

1. 基于機器學習的加密流量分類：

• Enea Qosmos引入了基于機器學習的模塊，即Enea Qosmos ML分類器，用于在完全加密的環境中保持關鍵可見性。這一功能使用有監督和無監督的機器學習技術，將加密流量分類為應用程序和服務類別（如視頻通話、流媒體視頻、音頻通話等）。這種分類能力確保了基礎的網絡和安全功能可以繼續在加密環境中有效運行。

• 這一功能的重要性在于，加密雖然確保了數據安全和通信隱私，但也限制了IT專業人員對網絡活動和潛在威脅的可見性。Enea Qosmos ML分類器的引入，為網絡解決方案供應商提供了一種有效的手段來應對這一挑戰。

2. 首報文識別優勢：

• Qosmos DPI中的“首報文識別優勢”功能提高了對加密流進行分類的實時能力。它使安全專家能夠從數據流中的第一個數據包準確識別應用，從而立即執行特定于應用的安全規則。這一功能進一步增強了加密網絡的可見性，使安全解決方案能夠更快地響應潛在威脅。

二、增強對網絡攻擊的保護力

1. 檢測中間人（MITM）攻擊：

• Enea Qosmos還具備檢測安全通信潛在攔截或“中間人”攻擊的能力。在MITM攻擊中，威脅參與者將自己置于通過加密連接進行安全通信的兩方之間，偽裝成加密流量的合法目的地，攔截、解密、竊取或更改流量，最后重新加密并發送到預定目的地。這種攻擊極難被檢測和預防，但隨著加密技術的普及和攻擊手段的不斷演進，其威脅性也在不斷增加。

• Enea Qosmos的MITM威脅檢測功能可幫助安全解決方案供應商解決這一可怕的威脅，同時保持網絡保護和隱私的加密功能。這一功能的引入，為網絡安全領域提供了一種新的、有效的防御手段。

2. 廣泛的協議識別能力和準確性：

• Qosmos DPI使用包括深度包檢測（DPI）在內的分類技術，實時分析直至應用級別的數據包。其廣泛的協議識別能力和行業領先的準確性，為安全供應商提供了關鍵的可見性，有助于更快地檢測惡意軟件和識別可疑行為。這種準確性也擴展到完全加密的流量分類，為應對高級網絡攻擊提供了有力支持。

三、應用與認可

• Enea Qosmos在網絡安全和網絡產品中得到了廣泛應用，并被視為部署最廣泛的流量分類引擎（DPI）。其卓越的性能和可靠性得到了業界的廣泛認可，并在多個獎項評選中脫穎而出。例如，在2021年網絡安全卓越獎中獲得了網絡安全金獎，以及在InfoSec大獎中贏得了嵌入式安全獎等。

綜上所述，Enea Qosmos通過引入基于機器學習的加密流量分類、提高首報文識別能力、檢測MITM攻擊以及保持廣泛的協議識別能力和準確性等措施，顯著增強了加密網絡的可見性和對網絡攻擊的保護力。這些創新功能不僅提升了網絡安全解決方案的效能和可靠性，也為應對日益復雜的網絡威脅提供了有力支持。