Állítsuk meg a holnapi támadásokat!
A beépített fenyegetés-információkon alapuló dinamikus elemzés segítségével felismerheti zero-day és a felderítés elől rejtőző kártevő programokat.
- 99,9%-os Zero-Day ellen
- 20-szor gyorsabb elemzés
- Az összes fájl elemzése a peremhálózaton
Az OPSWAT megbízik
Miért nem elégségesek a hagyományos eszközök?
Zero-day és a felderítést elkerülő kártevő programok manapság könnyedén áthidalják a hagyományos, statikus vagy lassú biztonsági eszközöket.


Fenyegetés elkerülés
A modern kártevőprogramokat úgy tervezték, hogy kijátsszák a statikus védelmi rendszereket: környezeti ellenőrzések, időbeli késleltetések és sandbox segítségével rejtik el a rosszindulatú viselkedésüket.
Ezek a fenyegetések valós időben alkalmazkodnak, kihasználva a hagyományos eszközök vakfoltjait, hogy átcsússzanak, mielőtt a szignatúrák vagy a heurisztikák reagálni tudnának.


Lassú incidenskezelés
A túlterhelt csapatok túl sok riasztással és túl kevés kontextussal szembesülnek.
Gyors osztályozás és egyértelmű prioritások meghatározása nélkül az elemzők értékes időt veszítenek a téves riasztások kivizsgálásával, miközben a valódi fenyegetések észrevétlenül terjednek és adatokat szivárogtatnak ki.


Korlátozott láthatóság
A fragmentált rendszerek vakfoltokat hoznak létre a hálózat, a végpontok és az alkalmazások rétegei között.
Ha az észlelés nem egységes, a fenyegetések láthatatlanul fennmaradhatnak, aláásva mind a megelőzési, mind a reagálási erőfeszítéseket az egész környezetben.


Gyenge skálázhatóság
A hagyományos eszközök nem a mai adatmennyiségekhez és a modern támadások sebességéhez lettek kifejlesztve.
A fájlok és a forgalom növekedésével az észlelési folyamatok lelassulnak, az elemzési sorok megnövekednek, és a biztonsági rések kiszélesednek, ami veszélybe sodorja a szervezeteket.
127%
a többfokozatú
rosszindulatú programok összetettségének növekedése*
7.3%
az OSINT-fájlok közül 24 órán belül* rosszindulatúként újraosztályozott
703%
a hitelesítő adatokkal kapcsolatos adathalász támadások (
) számának ugrásszerű növekedése 2024 végén*
*Több mint egymillió fájl vizsgálatának tesztadatai alapján.
Egységes Zero-Day
1. réteg: Fenyegetés-hírnév
Az ismert
fenyegetések gyors feltárása
Állítsa meg az ismert fenyegetések áradatát.
Valós időben vagy offline módban ellenőrzi az URL-eket, IP-címeket és domainnevet, hogy felismerje a rosszindulatú szoftvereket, adathalászokat és botneteket.
Blokkolja az újrahasznosított infrastruktúrát és az árucikk-malware-t, és arra kényszeríti a támadókat, hogy alapvető mutatókat használjanak.

2. réteg: Dinamikus elemzés
Fedezze fel az ismeretlen
fenyegetéseket
Felismeri a hagyományos sandboxok elől rejtőzködő, kijátszó rosszindulatú programokat.
Egy emulációalapú sandbox a fájlokat, hogy felismerje a rejtett fenyegetéseket, például a zsarolóvírusokat.
Felfedi a műtárgyakat, a betöltő láncokat, a szkript logikát és a kitérési taktikákat.

3. réteg: Fenyegetésértékelés
A fenyegetések fontossági sorrendje
Csökkentse a riasztások okozta fáradtságot.
A fenyegetések kockázati szintjeit rangsorolják, hogy valós időben gyorsan ki lehessen emelni a legfontosabb fenyegetéseket.

4. réteg: Fenyegetéskeresés
A rosszindulatú szoftverek azonosítása
-kampányok
Gép tanulásos hasonlóságkeresés
A fenyegetésminták korrelációja az ismeretlen fenyegetéseket összehasonlítja az ismert rosszindulatú programokkal, taktikákkal, infrastruktúrákkal és egyebekkel.
Felfedi a rosszindulatú programcsaládokat és kampányokat, arra kényszerítve a támadókat, hogy átalakítsák taktikájukat és infrastruktúrájukat.

„A leggyorsabb sebesség, amit valaha teszteltünk a
-nál.”
Venak Biztonság
330+
Észlelhető márkák
ML-alapú
adathalász-észleléshez

50+
-fájltípusok
Kivonat műtárgyak,
képek és egyebek
>14
Automatizált rosszindulatú szoftverek
család kivonása
Könnyű integrálás
Megállítjuk azokat a támadásokat, amelyekről senki sem tud, hogy léteznek (
).
20x
Gyorsabb, mint a hagyományos megoldások
Nézze meg a Zero Day Detection működését
Tudja meg, hogyan észlelik OPSWATmegoldásai zero-day a hálózati peremterületen sandboxing adaptív sandboxing, a fenyegetési hírszerzés, a fenyegetésértékelés és a hasonlósági keresés kombinálásával, még mielőtt a fájlok bejutnának a kritikus környezetekbe.
Lejátszási lista
1 videó- MetaDefender Aether áttekintése
Mély láthatóság és gyors reagálás
Több milliárd fenyegetési jelzés és gépi tanuláson alapuló fenyegetés-hasonlóság keresés kihasználása.
Mélyszerkezeti elemzés
Gyorsan elemezzen több mint 50 fájltípust, beleértve az LNK és MSI fájlokat is, hogy kivonja a beágyazott tartalmakat, artefaktokat és képeket.
Az automatizált dekódolás, dekompilálás és shellcode-emuláció – a Python kicsomagolással, makrókivonással és AutoIT-támogatással együtt – mélyreható betekintést nyújt a rejtett fenyegetésekbe.
Dinamikus elemzés
Az aktív fenyegetések felismerése és osztályozása gépi tanulás és célzott robbantások segítségével meghatározott alkalmazáscsomagokban vagy környezetekben.
Kerülje meg az adócsalás elleni ellenőrzéseket, emulálja a JavaScript, VBS és PowerShell szkripteket, és dinamikusan alkalmazkodjon a vezérlési folyamatokhoz az ismeretlen fenyegetések feltárása érdekében.
Fenyegetés észlelése és osztályozása
A gépi tanulás (ML) elemzés segítségével több mint 330 adathalász márkát észlelhet, akár offline állapotban is.
Korrelálja az IOC-ket, azonosítsa a rosszindulatú szándékokat több mint 900 viselkedési mutató segítségével, vonja ki a konfigurációkat több mint 18 rosszindulatú programcsaládból, és észlelje az ismeretlen fenyegetéseket a hasonlóságon alapuló klaszterezés segítségével.
- MetaDefender Aether
- MetaDefender Aether
- MetaDefender Aether
Threat Intelligence integráció
Az automatizált fenyegetéskeresés és a valós idejű észlelés zökkenőmentesen integrálódik az információforrásokba.
A rendszer MISP és STIX formátumokba exportál, lekérdezi a MetaDefender Cloud Reputation Service, kapcsolatba lép nyílt forráskódú hírszerzési szolgáltatókkal, és automatikusan YARA-szabályokat generál minden észlelt fenyegetéshez.
Következő generációs csalásellenes motor
Kivonja a kompromisszumot jelző mutatókat a rendkívül kitérő rosszindulatú programokból, és felrobbantja a célzott támadásokat, hogy az elemzők a nagy értékű eredményekre koncentrálhassanak.
A sandbox a fejlett kijátszási technikákat, ideértve a hosszú alvási állapotokat és hurkokat, a felhasználói vagy tartományi ellenőrzéseket, a földrajzi korlátozásokat, az operációs rendszer nyelvi beállításainak ellenőrzését, a VBA-kód elnyomását, valamint a fejlett automatikus végrehajtási viselkedésformákat, mint például az egérmutatóval való érintésre reagáló kiváltó eseményeket és a feladatütemező visszaélésszerű használatát.
- MetaDefender Aether
- MetaDefender Aether
2025 OPSWAT
-környezeti jelentés
A rosszindulatú szoftverek minden eddiginél ravaszabbak
– nézze meg az adatokat.
Zero-Day támogatása
minden környezetben
OPSWAT Zero-Day megoldása egy egységes technológiai csomagra épül, amely ötvözi sandboxing, az adaptív hírszerzést és a „
” viselkedéselemzést, hogy ismeretlen fenyegetéseket gyorsan és nagy léptékben tárjon fel – akár helyszíni környezetben, akár a felhőben, akár ezek között bárhol.

MetaDefender Aether™
Önálló zero-day megoldás, amely sandboxing fejlett sandboxing beépített fenyegetési sandboxing ötvözi. A gépi tanuláson alapuló fenyegetés-hasonlósági és hírnév-adatok segítségével feltárja a rejtett összefüggéseket, így gyakorlatias betekintést nyerhet a gyorsabb reagálás érdekében.

MetaDefender Aether Core
Fokozza a helyszíni biztonságát az Adaptive Sandbox & Threat Intelligence MetaDefender Core segítségével. Használja ki a dinamikus fenyegetéselemzést, a testreszabható szabályokat és a részletes áttekinthetőséget, hogy felismerje és megakadályozza zero-day , mielőtt azok elterjednének.

MetaDefender Threat Intelligence™
A gépi tanuláson alapuló fenyegetés-hasonlósági keresés és a fenyegetések hírnevének ellenőrzése segítségével azonosíthatók zero-day fenyegetések, valós időben értékelhető a fájlok hírneve, és gyorsabban reagálhat az új keletű kockázatokra. A biztonsági csapatok így kiterjedtebb fenyegetési információkhoz jutnak, amelyekkel hatékonyabb védelmet biztosíthatnak a folyamatosan fejlődő kártevők és a célzott támadások ellen.
Zero-Day kiterjesztése az összes megoldásra
Fedezze fel, hogyan valósítható meg zero-day a hálózati peremén:
– így minden fájl fejlett zero-day alá kerül, a teljesítmény romlása nélkül.
Detonator – A végtelen küldetés: „
” Zero-Day felderítésére
OPSWATiparágvezető dinamikus elemzési technológiájának háttere
A MetaDefender Aether története
Jan Miller – CTO, fenyegetéselemzés az OPSWAT-nál
Jan Miller a modern rosszindulatú szoftverek elemzésének úttörője, aki olyan platformok elindításáról ismert, amelyek megváltoztatták az iparág módszereit a nehezen felderíthető fenyegetések észlelésében. Miután megalapította a Payload Security-t, majd később a CrowdStrike-nál a Falcon X-et vezette, Filescan.io-val folytatta az innovációt, amelyet később OPSWAT felvásárolt. Az AMTSO igazgatótanácsának tagjaként a transzparenciát támogatja, miközben olyan technikákat fejleszt, amelyek a dinamikus elemzést a fenyegetésekkel kapcsolatos információkkal ötvözik a nehezen felderíthető rosszindulatú szoftverek leleplezése érdekében.
A dinamikus elemzés a beépített fenyegetés-információkkal együtt fejlődik
MetaDefender Aether a CPU-szintű emulációt, a viselkedésalapú elemzést és az adaptív fenyegetési hírszerzést (fenyegetési hírnév, pontozás, hasonlósági keresés). Ez gyorsabb zero-day és gazdagabb kontextust jelent, amely elősegíti a fenyegetések felkutatását és az automatizált reagálást a biztonsági rendszer egészében.
Az AMTSO által hitelesített sebesség
a és biztonság
Az Anti-Malware Testing Standards Organization (AMTSO) előírásainak megfelelően a Venak Security által végzett teszt megerősíti OPSWAT Adaptive Sandbox terén betöltött vezető szerepét.
A világ létfontosságú értékeinek megbízható védelme
Világszerte több mint 2100 szervezet OPSWAT hogy megvédje kritikus adatait, eszközeit és hálózatait az eszközökön és fájlokon keresztül terjedő fenyegetésektől (
).
Célzottan minden ágazat számára
A szabályozási követelményeknek való megfelelés támogatása
A kibertámadások és azok végrehajtói egyre kifinomultabbá válnak, ezért a világszerte működő irányító testületek
szabályozásokat vezetnek be annak biztosítására, hogy a kritikus infrastruktúra megtegyen minden szükséges lépést a biztonság fenntartása érdekében.
FileScan.io közösség
Fedezze fel a rejtett fenyegetéseket az
által nyújtott, mélyreható kártevőelemzéssel, amely OPSWAT MetaDefender Aether
technológiájára épül – próbálja ki ingyen!
GYIK
A hírnévellenőrzés, az emulációalapú dinamikus elemzés és a viselkedésalapú intelligencia kombinálásával megszünteti az ismeretlen, fájlalapú fenyegetésekkel kapcsolatos vakfoltokat, így láthatók a memóriában tárolt hasznos adatok, az elrejtett betöltők és a phishing-készletek, amelyeket a szignatúrák és a végponteszközök nem észlelnek.
Beépül az adatbeolvasásba (ICAP, e-mail, MFT, web), gazdagítja a SIEM/SOAR rendszert (MISP/STIX, Splunk SOAR, Cortex XSOAR), és visszajelzi a nagy pontosságú IOC-ket és a MITRE-térképezett viselkedéseket, hogy javítsa az összes eszközön történő észlelést.
Nem. A „great-filter” hírnév-alapú szűrő a legtöbb zavaró tényezőt azonnal kiszűri; a gyanús fájlokat egy sandbox emulációs sandbox futtatják le, sandbox 10-szer gyorsabb és 100-szor erőforrás-hatékonyabb, mint a hagyományos virtuális gépes homokozók – így biztosítva a fájláramlás gyorsaságát, miközben továbbra is kiszűri a kritikus jelentőségű 0,1%-os zero-day .
Igen. Telepíthető felhőalapú, hibrid vagy teljes mértékbenair-gapped RHEL/Rocky Linux támogatott), offline üzemmóddal és tanúsítványok fehérlistájával, szerepköralapú hozzáféréssel, ellenőrzési naplókkal, valamint adatmegőrzési szabályokkal NIS2/IEC 62443/NIST-típusú környezetekhez.
Csökkentett incidensszám/MTTR (kevesebb téves riasztás, gazdagabb kontextus), az OSINT-csendes fenyegetések korábbi észlelése és mérhető kockázatcsökkentés a fájlfolyamatok (e-mail, MFT, portálok) esetében. A legtöbb ügyfél a valós forgalmára vonatkozó, korlátozott hatókörű POC-val kezdi, majd bővíti azt.
















































