监管执法行动 - 多家企业因数据泄露、违规收集个人信息、提供深度合成服务未进行安全评估、处理敏感个人信息未做个保评估等问题被网信部门和公安机关处罚[2] - 典型案例包括广东某科技股份有限公司网页篡改案、新疆某互联网科技有限公司网页篡改案、山东某医学检验有限公司数据泄露案、浙江某科技股份有限公司数据被窃取案、重庆某科技公司数据被窃取案、广东某保险代理有限公司数据被窃取案、湖南某科技股份有限公司数据存在泄露安全风险案、北京某科技有限公司运营的App超范围收集个人信息案、上海某科技有限公司违法违规收集人脸信息案、浙江某科技有限责任公司运营的App提供深度合成服务未按规定进行安全评估案[2] 深度合成服务违规案例 - 浙江某科技有限责任公司运营的App提供视频换脸、图片换脸、照片舞动配音等深度合成功能 但未落实安全评估要求且未对合成内容作显著标识[3] - 该行为违反《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》等法规[3] - 网信部门责令移动应用程序分发平台对该App予以下架处置[3] 人工智能数据处理违规案例 - 某AI公司因处理人脸等生物识别类敏感个人信息前未按《个人信息保护法》进行个人信息保护影响评估被公安机关处罚[3] - 该公司主营业务为对外提供人工智能模型训练基础数据（算料）[3] - 公安机关依据《个人信息保护法》对该公司予以行政处罚并责令整改[3] 合规要求强调 - 合法合规的人工智能训练数据是高水平大模型研发的基石[4] - 提供生成式人工智能服务的网络数据处理者应当加强训练数据和训练数据处理活动的安全管理[4] - 需采取有效措施防范和处置网络和数据安全风险[4]

市场规模与增长 - 2024年全球互联网通信云市场规模为68亿美元 同比增速放缓 主要受AI场景化落地观望和宏观经济环境影响 [1][7] - AI在云通信市场渗透率仅约15% 未来2-3年有望迎来新一轮增长 主要驱动因素包括AI陪伴、AI助理、AI语言陪练和AI客服等新场景拓展 [7] - 未来3-5年市场有望回暖 受AI在智能硬件场景落地及新应用场景拓展推动 [7] 技术焦点与需求趋势 - 开发者需求向安全、智能和开放三个方向集中：安全合规成为出海刚需 智能方面通信云向AI交互中枢进化 开放方面跨平台开发兼容与AI能力整合成为竞争力关键 [2] - 全球区域需求分化 但安全、智能、开放是共同需求交集 欧美市场重视数据隐私与合规性 新兴市场关注本土化适配与场景创新 [13] - GenAI推动文本、语音、视频融合交互 驱动通信云厂商优化传输效果以适应穿戴硬件、情感陪伴等新场景 [3] 安全与合规 - 全球超82%国家和地区已建立或正在建立数据隐私法规 合规成为全球化准入基石 [16] - 欧美通过立法强化数据本地化 东南亚强调基建与本地化 中东倾向于数据加密与高性能服务 拉美与非洲逐步跟进偏好性价比方案 [16] - 地缘政治紧张推动各国对自主可控通信平台需求提升 政企办公场景需全流程闭环可控以满足国家安全需求 [18] - 运用QKD、MAF和BC技术提升数据传输链路安全性是未来趋势 构建防破解、可追溯、主权明晰的安全生态 [21] AI与通信云融合 - AI与通信双向赋能 互联网通信云由基础通信管道升级为沉浸式AI交互落地的关键基础设施 [4] - 通信云厂商聚焦核心通信能力建设 开放接入第三方AI模型 满足客户对GenAI能力需求 [25] - AI应用向多模态、云端协同发展 通过与业务数据融合挖掘场景价值 未来将进入更广泛应用场景 [39] - 短期优先锚定低准确性、低实时性价值场景 长期将深入游戏、教育、办公、金融等具体应用场景打造高沉浸式AI应用 [27] 开发者生态与开放平台 - 互联网通信云平台开放性体现在产品开放和生态开放两个维度 产品开放通过API接口实现功能定制和能力扩展 生态开放通过开发者社区实现技术支持与创业孵化 [30] - 企业全球化业务推动跨平台兼容性成为开发者选型重要考量因素 未来通信云平台将更加注重跨平台开发支持 [30] - AIGC发展带来更多自定义开发需求 如底层模型选择、参数调配、多模型兼容、数据接入等 对通信云厂商封装AI能力提出更高要求 [30] 竞争格局与厂商策略 - 通信云市场进入存量竞争阶段 IM PaaS市场TOP3占比约90% RTC PaaS市场TOP3占比近70% [35] - 融云在2024年月独立设备数排名前1000的APP中市场份额约56% 处于领先位置 [35] - 厂商竞争焦点从基础通信能力转向差异化服务效能 头部企业通过封装全栈大模型能力优化场景交互体验 [35] - 厂商业务布局朝技术融合与生态扩张方向发展 技术层面加强AI与安全技术融合 生态层面加强属地化合作强化出海能力 [32] 未来发展趋势 - 多模态大模型与穿戴式硬件融合将成为未来3-5年潜力场景 通信云需构建适配新型交互范式的基础设施 [42] - 通信云从技术支撑层向商业基座升级 成为连接用户、设备与服务的神经中枢 [42] - 数据价值应用成为企业后期关注议题 大模型发展带动数据在个人、企业与行业场景中发挥更大效能 [3][42] - 厂商将朝着多模态大模型×场景化服务构筑竞争力壁垒 重塑人机交互范式 [3]

数据泄露事件概述 - 赫兹公司及其品牌Dollar和Thrifty因第三方供应商Cleo Communications遭受网络攻击导致数据泄露 泄露发生在2024年10月至12月期间 并于2025年4月由赫兹披露 [1] - 泄露信息包括客户姓名 联系方式 出生日期 驾照号码和信用卡详细信息 少数客户的社会安全号码 护照信息和其他政府身份识别码也遭泄露 [2] 法律诉讼内容 - 摩根摩根律师事务所代表客户对赫兹和Cleo提起大规模仲裁 指控其在数据安全方面存在疏忽 未能实施充分的数据安全措施且未及时通知受影响客户 [3] - 诉讼要求赫兹及其供应商改善网络安全实践 并为客户寻求经济损失赔偿 [3] - 该法律行动旨在确定损害的全部范围并为所有受影响个人获得补偿 [4] 涉事公司背景 - 摩根摩根是美国最大的伤害律师事务所 在50个州均拥有执业律师 已为超过70万名客户追回超过250亿美元赔偿 [6] - 该律所曾成功处理多起针对大型企业的数据泄露案件 为客户争取数百万美元赔偿 [5] - 赫兹公司是全球知名汽车租赁企业 旗下拥有Dollar和Thrifty品牌 [1]

公司战略与产品定位 - Data Guardian作为公司整体战略的关键组成部分 专注于考虑最坏情况下的结果 包括攻击者通过钓鱼攻击进入网络 特定地区的重大恐怖事件或其他中断 以及主要云平台出现跨区域长时间中断等情况[1] - 公司已将备份策略演进为标准平台的一部分 无需客户额外付费 旨在为几乎所有合理可预见的事件提供弹性恢复能力 能够在几小时内自动重建任何客户的隔离基础设施[1] - 公司坚信单租户SaaS模式结合Data Guardian是向金融行业客户提供丰富功能的最佳方式 并认为已为跨区域能力奠定基础 客户越来越要求将多区域故障切换作为常规运营的一部分[13][14] 监管合规与风险应对 - 欧盟DORA和EBA/PRA指南要求银行和贷款机构将外包数字服务视为运营弹性的组成部分 强制执行完整的ICT风险管理周期 包括外包前尽职调查 涵盖数据安全 审计权和退出计划的详细合同SLA 持续监控 定期审查以及明确的事件报告协议[3] - 监管规则要求定期进行基于场景的弹性测试 包括威胁主导的渗透练习 并对关键供应商进行直接监督 以确保第三方系统能够承受中断而不影响业务连续性或合规性[3] - 公司通过架构透明性 能力展示以及认证（如ISO 27001 ISO 27018 SOC 1 Type II和SOC 2 Type II）帮助客户满足监管义务 同时采用基础设施即代码和自动化部署允许客户自主选择主次区域以符合数据驻留要求[7][8] 技术架构与安全措施 - Data Guardian采用三重防护盾机制 基于不可变保留策略确保客户数据在所需时间内仅保存在最优数量的位置 避免过度数据保留带来的不必要的风险和潜在合规问题[9] - 公司通过24/7安全异常检测和全球专家团队增强Data Guardian 但强调无法将风险降为零 所有数据在存储和传输过程中均加密 并采用身份验证 授权和零信任技术实施新API[6][10] - 平台提供多种数据集成选项 包括通过REST API嵌入Alfa平台或使用Kafka和Kinesis的变更数据捕获流 确保在Data Guardian保护下仍提供透明数据访问[11] 云平台与合作伙伴管理 - 公司主要与AWS合作作为主要部署平台 利用其规模和支持优势 同时定期审查是否被绑定 保持平台部署不可知论 支持GCP Azure AWS和数据中心以及本地开发[12] - 云平台如AWS的重要性体现在能够在几小时内在新账户和新区域中重建基础设施 这是传统方法和本地数据中心无法实现的[5] - 公司继续利用与AWS的关系评估现有和未来产品如何增强平台安全性 同时提供软件物料清单（SBOM）和漏洞可利用性交换（VEX）信息以满足软件供应链理解的监管期望[15][16] 行业趋势与威胁演变 - 网络威胁持续演进 日益复杂 每天都有新的勒索软件或攻击事件出现 通常针对供应链 监管关注度增加（如DORA或EBA/PRA法规）意味着外包给SaaS提供商不会免除客户持续服务义务[2] - 公司认为理解软件供应链的重要性已从负责任公司的卫生因素转变为监管期望 即使在SaaS世界中 解释软件如何构建也至关重要[15]

Rubrik, Inc. (NYSE:RBRK) is a company that focuses on security and artificial intelligence (AI) solutions. It has recently reported its earnings for the second quarter of fiscal year 2026, which ended on July 31, 2025. The company is known for its innovative approach to data security and AI-driven solutions, and it competes with other tech firms in the security and AI sectors.On September 9, 2025, RBRK announced an earnings per share (EPS) of -$0.03, which was significantly better than the estimated EPS of ...

赛事概况 - 大赛名称为"广东通信杯"广东省信息通信行业第五届网络安全技能大赛暨数据安全管理员赛项选拔赛，于9月5日在深圳前海圆满收官 [1] - 大赛由广东省通信管理局、广东省人力资源和社会保障厅、广东省总工会、深圳市前海深港现代服务业合作区管理局联合主办 [3] - 大赛主题为"AI铸网 守护安全"，聚焦网络空间安全治理热点，是省内信息通信行业高水平、大规模、有特色的行业赛事 [3] 赛事内容与规模 - 赛事精准对标人工智能、数据安全、云安全、工业互联网安全、车联网安全、物联网安全、反电信网络诈骗等科技发展新趋势 [3] - 赛事全方位检验参赛者风险研判、应急处置与协同防御能力，打造兼具专业深度与实战价值的省级竞赛场景 [3] - 赛事设个人赛与团队赛两大组别，185名选手参与个人赛比拼，192人组成64支队伍角逐团队赛 [3] - 参赛者不仅来自传统运营商与互联网企业，还涵盖能源电力、汽车制造、信息技术、电子商务、水务、邮政物流等多个领域，覆盖范围广泛 [3] 赛事结果与行业影响 - 来自中山联通公司的两名选手分获个人赛特等奖与一等奖，特等奖选手可按程序推荐"广东省五一劳动奖章" [4] - 佛山移动公司、南方电网科学研究院分别斩获"通信企业组"和"互联网融合组"团队赛一等奖 [4] - 颁奖典礼现场为"广东省互联网协会互联网领域反诈专业委员会"以及"网络和数据安全联合实验室"进行揭牌，为广东省网络安全治理与技术研发再添新力量 [4]

Zscaler (ZS) 电话会议纪要关键要点 涉及的行业与公司 * 公司为云安全领域的纯软件即服务（SaaS）安全公司Zscaler (ZS)[1][5][9] * 行业涉及零信任安全、安全访问服务边缘（SASE）、数据安全、安全运营（SecOps）以及人工智能（AI）安全[30][35][46][69][86] 财务表现与指标 * 第四财季业绩强劲，年度经常性收入（ARR）突破30亿美元，ARR增长22%，账单收入（Billings）增长32%，现金流增长27%[5] * 公司再次成为“Rule of 50”企业（增长率+利润率超过50%）[5] * 公司改变了ARR的计算定义，新定义采用行业更标准的下一年收入（next twelve months revenue）而非合同期末价值（exit value），并按新定义重述了历史数据，原定义下的ARR应为31亿美元[13][14][15] * 对2026财年的ARR增长指引为22%至23%，其中包含收购Red Canary带来的约9500万美元（约2.5%增长），这意味着有机增长将超过19%[18][19] * 净保留率（NRR）在第四财季为114%，但公司未来将不再使用NRR作为关键指标，转而更关注ARR增长、新年度合同价值（ACV）增长和upsell增长[26][27][28] 战略重点与市场机会 * 公司战略从“零信任用户”扩展至“零信任无处不在”（Zero Trust Everywhere），涵盖用户、分支机构、云工作负载和设备，市场机会巨大[35][40][41] * 拥有约4000家企业客户（定义为用户数超2000），其中仅有约350家实现了“零信任无处不在”，表明巨大的增销（upsell）机会[41][42] * 已覆盖45%的财富500强公司，并通常接管其全部用户[42][43] * 数据安全业务ARR规模约4亿美元，拥有8个数据丢失防护（DLP）模块，提供涵盖网络传输中（in-line）、SaaS、云存储、端点等地的全面数据安全解决方案[48][53][55][56] * 定价模式正在演变，不再仅限于基于用户的定价，数据量和流量等因素开始发挥作用[58][59] 产品与技术创新 * 收购Red Canary（约9500万美元ARR）旨在加速其AI驱动的安全运营（AISecOps）解决方案的开发，并带来关键的智能体（agentic）AI技术和检测工程专业知识[60][66][68] * 公司拥有数据编织（Data Fabric）技术，这是一种不同于传统数据湖的日志分析方法，能更高效地处理安全分析[62][63][64] * 公司拥有海量数据优势，每日处理超过5000亿条交易日志，用于训练AI模型而无需接触客户原始数据[72][73] * 未来平台创新围绕四大支柱：零信任无处不在、数据安全无处不在、AI应用安全（如AI防护栏）以及智能体运营（安全与IT运营）[86][87] 销售与运营 * 销售团队薪酬一直与新ACV和续约流失率挂钩，变化不大；管理层薪酬则更向ARR增长看齐，并弱化了账单收入的影响[11][12] * 推出了ZFlex计划，这是一种包装与定价解决方案，旨在让客户更灵活、更便捷地采用更多平台模块，上一季度 bookings 超过1亿美元[74][75][76] * ZFlex是基于年度承诺的多年度合同，允许客户在未来更换模块或扩展，并预先商定价格，以减少采购摩擦，但它不是纯粹的消费型模型[77][80][81] * 历时15至18个月的销售团队转型已在8月完成[21] 竞争格局与定位 * 视传统防火墙、VPN、负载均衡器等旧有网络安全基础设施为替代目标，而非竞争对手[35][39][40] * 认为自身架构（代理架构）在数据安全领域具有天然优势，防火墙厂商难以成为优秀的数据安全厂商[56] * 认为安全运营（SecOps/SIEM）市场已准备好被颠覆，客户对现有解决方案不满，公司凭借独特的数据编织架构和海量高质量数据占据优势地位[70][71][72][73] * 不担心竞争对手模仿，专注于通过创新解决下一代安全问题[45] 资本配置与投资 * 财务模型高效，持续符合“Rule of 50”标准，将继续投资于工程与产品创新[84] * 并购（M&A）策略非常谨慎，不追求收入并购，而是寻找能够嵌入平台、带来颠覆性技术的标的[85]

公司合作动态 - Climb Channel Solutions宣布与Forcepoint达成北美分销合作伙伴关系 [1] - Forcepoint为全球数据安全领导者 专注于帮助组织识别关键数据并自适应调整安全策略 [2] - 合作结合Climb的渠道专业能力与Forcepoint的智能自适应数据安全解决方案 [2] 技术能力与产品特性 - Forcepoint采用AI原生统一数据安全平台 提供跨用户、数据、云、SaaS应用、邮件及AI工具的敏感数据自动发现与分类能力 [2] - 平台支持单一策略框架和AI驱动的风险自适应控制 实现自动化信息保护 [2] - 解决方案专注于通过行为驱动智能保护数据 支持安全生成式AI应用 [2][3] 市场战略与客户价值 - 合作旨在将Forcepoint的能力通过Climb的快速市场响应体系扩展至北美更多经销商和客户 [3] - Forcepoint平台帮助客户在复杂数字环境中保护关键资产并保持领先优势 [2] - Climb专注于通过数据驱动方式将新兴技术更快推向市场 提供实时报价和灵活融资等渠道运营支持 [4] 公司背景信息 - Climb Channel Solutions为Climb Global Solutions（NASDAQ: CLMB）全资子公司 专注于安全、数据管理、连接性、存储及软件应用生命周期等专业科技分销领域 [4] - 公司通过人员优先的方法帮助VAR和MSP实现业务增长与扩展 [4]

公司战略动向 - 澳大利亚数据安全公司archTIS Limited（股票代码AR9）宣布与美国数据安全公司Spirion LLC签署资产购买协议[1] - 该协议旨在整合两家公司互补的安全产品方案[1] - 通过收购扩大archTIS在美国关键市场的业务覆盖范围[1] 管理层动态 - archTIS首席执行官兼董事总经理Daniel Lai参与本次公告说明会[2]

财务数据和关键指标变化 - 第四季度收入7.19亿美元 同比增长21% 环比增长6% 超出指引上限 [19] - 全年收入27亿美元 同比增长23% 超出指引 [19] - 年度经常性收入ARR突破30亿美元 同比增长22% [5][19] - 营业利润率22.1% 创季度记录 同比增长60个基点 自2023年第一季度以来已扩大超过1000个基点 [5][21] - 自由现金流利润率27% 全年实现50法则 [6] - 毛利率79.3% 低于去年同期的81.1% 主要由于政府客户私有云部署的一次性硬件组件影响 [20][21] - 剩余履约义务RPO达58亿美元 同比增长31% 其中46%为当期RPO [19] - 客户数量超过9400家 其中664家客户ARR超过100万美元 3494家客户ARR超过10万美元 [19] - 现金及短期投资36亿美元 包括本季度发行可转换票据的17亿美元净收益 [23] 各条业务线数据和关键指标变化 - AI安全业务中AI/ML流量同比增长3500% [7] - SecOps ARR同比增长超过85% [10] - ZDX Advanced Plus Queue预订量同比增长58% [10] - 数据安全业务ARR增长至约4.25亿美元 本季度增加约7500万美元 [15][49] - 三大增长向量AI安全 零信任无处不在 数据安全无处不在 ARR合计超过10亿美元 [6] - 零信任分支机构客户超过350家 接近2026财年390家的目标 [11] - ZFlex计划产生超过1亿美元TCV预订量 环比增长超过50% [16] 各个市场数据和关键指标变化 - 美洲地区收入占比55% EMEA占比29% APJ占比16% [19] - 服务全球2000强企业中近40% 财富500强企业中超过45% [5][19] - 零信任分支机构在各垂直行业获得进展 包括金融 保险 服务 零售 医疗保健 教育等 [12] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 聚焦三大增长向量 AI安全 零信任无处不在 数据安全无处不在 [6] - AI安全领域推出AI Guard解决方案 保护AI应用和访问安全 [8] - 开发零信任解决方案保护代理间和代理与应用间通信 [9] - 构建AI驱动的SOC解决方案 结合数据结构和Red Canary的代理AI技术 [10] - 零信任分支机构替代传统SD-WAN和防火墙方案 客户可实现超过60%成本节约 [11] - 零信任云保护工作负载间通信 消除VPN和虚拟防火墙需求 [13] - 通过ZFlex计划推动战略多年期交易 实现模块化产品采用 [16][33] - 收购Red Canary 整合其代理AI技术 增强安全运营能力 [23][94] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 看到对大型扩展平台的强劲需求 提供一流网络安全和AI安全 [5] - AI普及带来新的安全挑战 如模型越狱 提示注入 模型中毒等 [7] - 企业正在整合多个数据安全点产品到统一平台 [15] - 宏观环境预计在2026财年相对不变 [24][72] - 仍处于颠覆1000亿美元安全市场的早期阶段 [17] 其他重要信息 - Red Canary收购贡献8300万美元ARR 2026财年预计贡献9500万美元ARR [23][98] - 2026财年指引 ARR 36.76-36.98亿美元 增长21.9%-22.7% 收入32.65-32.84亿美元 增长22%-23% [25] - 第一季度指引 收入7.72-7.74亿美元 增长23% 毛利率约80% [24] - 预计2026财年自由现金流利润率26%-26.5% [25] - 将重点从账单转向全年ARR作为主要增长指标 [23][71] 问答环节所有提问和回答 问题 SASE替代防火墙设备的程度和速度 [28] - 零信任架构下防火墙需要被淘汰 分支机构防火墙将首先被替代 [29] - 数据中心防火墙将其次受到影响 虚拟防火墙最后 [30] - SASE术语含义广泛 公司更倾向于使用零信任SASE概念 [30] 问题 ZFlex计划如何帮助销售团队达成目标 [32] - ZFlex建立在架构研讨会和业务价值评估基础上 提供定价灵活性 [33] - 允许客户选择需要使用的模块 提供多年期交易的灵活性 [33][34] - 计划从大客户扩展到更多客户和合作伙伴 [34] 问题 零信任无处不在客户的特征和支出变化 [36] - 零信任无处不在客户需要实现用户 分支机构和云工作负载的全面零信任 [37] - 这类交易使ARR增长2倍或3倍甚至更高 [39] - 销售团队没有按产品设定配额 但对新产品和新客户有额外激励 [39] 问题 AI安全产品的采用顺序 [41] - 客户首先关注公共AI使用的安全 如ChatGPT和Gemini [42] - 其次是保护私有应用和模型的安全 推出AI Guard解决方案 [42] - 未来关注代理间通信的零信任安全 [42] 问题 2026财年净新ARR增长趋势 [45] - 指导2026财年有机净新ARR高个位数增长 [46] 问题 数据安全与零信任无处不在的协同效应 [49] - 数据安全常与零信任无处不在一起购买 也可单独购买 [50] - 数据安全有8个模块 仅30%客户拥有3个以上模块 仅10%拥有4个以上模块 [51] - 数据安全业务若独立将是最大数据安全公司之一 [51] 问题 ZFlex对财务指标的影响 [53] - ZFlex适用于新客户和现有客户 [54] - 不会根本改变财务模型 但显著增加潜在交易规模 [54] - 提供已知TCV和ARR 而非基于消耗的未知金额 [55] 问题 零信任分支机构的驱动因素 [57] - 分支机构是零信任无处不在中最新的组件 获得强劲增长 [58] - 需求来自替代难以管理的SD-WAN和传统网络方案 [58] - 解决横向移动安全风险 单个受感染机器可能影响整个网络 [59] 问题 零售行业零信任分支机构机会 [61] - 零售是重要细分市场 从小型分支机构开始扩展到大型商店和工厂 [62] - 零售商店相对简单标准化 便于部署推广 [63] - 预计2026财年零售等行业将推动零信任分支机构增长 [63] 问题 新兴产品贡献增长 [66] - 新兴产品占新ACV从22%增长到27% [66] - 将重点跟踪三大增长向量 AI安全 零信任无处不在 数据安全无处不在 [67] - ZPA作为零信任通信核心 预计保持良好增长 [67] 问题 2026财年指导方法 [70] - 指导理念没有根本变化 保持谨慎态度 [71] - 联邦政府业务约占2025财年高个位数百分比 预计类似表现 [71] - 从账单转向ARR作为主要指标 [71] 问题 代理安全运营和IT运营的客户对话 [74] - 代理运营分为安全运营和IT运营两个领域 [76] - 安全运营结合Avalor和Red Canary技术 基于结果而非数据量收费 [76] - IT运营使用ZDX产品 添加代理技术解决性能问题 [77] 问题 AI安全对新客户和市场策略的影响 [79] - 既有新客户机会也有向上销售机会 服务财富500强45%和全球2000强近40% [80] - 新产品大多来自向上销售 但也有一些解决方案为新客户打开大门 [81] 问题 下一代SOC平台推出时间表 [83] - 安全运营分两个主要领域 暴露管理和安全运营 [85] - 数据架构方法允许引入日志并合成实体关系 无需保留所有日志 [86] - 采取分阶段方法 与客户合作逐步替换现有方案 [87] - Red Canary可发挥互补作用 增强威胁检测能力 [87] 问题 Red Canary的研发和销售优先事项 [90] - 整合Red Canary的代理技术与数据架构 [94] - Red Canary销售团队作为安全运营专家团队 利用Zscaler更广泛销售团队 [94] - MDR仍然是Red Canary业务的重要组成部分 [94] 问题 Red Canary指导贡献变化 [97] - 收购时确认8300万美元ARR 假设2026财年低双位数增长 [98] - MDR提供商历史上流失率较高 对此新业务板块采取谨慎方法 [98]