A MetaDefender rétegei
A MetaDefender réteg az egész MetaDefender olyan mesterséges intelligencián alapuló technológiákkal támogatja, amelyek úgy lettek kialakítva, hogy összehangoltan működjenek (
). Akár az e-mailek, a felhő, a tárolóeszközök, a külső adathordozók, a felügyelt fájlátvitel vagy bármely más adatcsatorna védelméről van szó, ezek a többrétegű védelmet biztosító technológiák valós időben alkalmazkodnak a változó fenyegetésekhez az összes felhasználási esetben.
- Univerzális Platform Alapítvány
- Csatornák közötti védelem
- Folyamatos Threat Intelligence
OPSWAT első mesterséges intelligencián alapuló prediktív motorja
a végrehajtás nélküli Zero-Day hez
100%-os védelem
a Deep CDR™ technológia a zero-day támadások és a mesterséges intelligenciával támogatott rosszindulatú programok ellen

Minden egyben
Mesterséges intelligenciával támogatott technológiai környezet
>99.2%
Rosszindulatú szoftverek felderítése
#1 Piacvezető
Multiscanning Deep CDR™ technológia
20-szor gyorsabb
Mesterséges intelligencián alapuló Zero-Day
Technológiai felfedező
Szűrés megoldás, felhasználási eset és technológia szerint.
Jellemzők
147Átfogó fenyegetésmegelőzés,
-felismerés és szabályozási megfelelés
OPSWAT Deep CDR™ technológiát, a Metascan™ Multiscanning, a mesterséges intelligencián alapuló fenyegetés-előrejelzést és Adaptive Sandbox technológiát, hogy megakadályozza, felismerje,
és semlegesítse a fenyegetéseket, mielőtt azok végrehajtódnának.
Mesterséges intelligenciával támogatott Zero-Day a hálózati peremterületen
- Végrehajtás előtti észlelés és elhárítás
- Vállalati fájlkezelési munkafolyamatok alapján betanított ML-modell
Több motor jobb, mint egy
- A rosszindulatú programok közel 100%-ának felismerése
- Egyszerre 30+ vezető AV motorral történő szkennelés
Kapja el az észrevehetetlen fenyegetéseket is
- Több mint 200 fájlformátum támogatása
- Többszintű, egymásba ágyazott archívumok rekurzív szanálása
- Biztonságos és használható fájlok regenerálása
Mesterséges intelligenciával támogatott tartalomhitelesítés és dokumentumhamisítás-felismerés
- A képek metaadatainak duplikátumainak eltávolítása, érvényességének ellenőrzése és kanonizálása
- A vizuális kriminalisztikai jelek, a szövegstílus-elemzési jellemzők és a dokumentumszerkezeti jelek értékelése
- Használjon külön osztályozókat az AI által generált szövegek, az AI által generált képek és a dokumentumhamisítás-osztályozók számára
Igazi fájltípus-érzékelés a biztonságkritikus munkafolyamatokhoz
- AI-vel kiegészített
- Milliszekundumok alatt felismeri a hamisított fájltípusokat
- Teljesítménycsökkenés nélküli inline végrehajtás
Szerkezeti elemzés a hagyományos biztonsági intézkedések bevetése előtt
- Ellenőrzi a fájlszerkezetet a hivatalos specifikációk és az egyéni sémák alapján
- Kivonja és továbbítja a beágyazott objektumokat a rosszindulatú programok ellenőrzése céljából, sandboxing
- Megakadályozza az érvénytelen szerkezetek és a többnyelvű kódok megjelenését, mielőtt a későbbi feldolgozó modulok bekapcsolódnának
Az érzékeny adatok elvesztésének megelőzése
- Használja a mesterséges intelligencia által támogatott modelleket a strukturálatlan szövegek felkutatására és előre meghatározott kategóriákba sorolására.
- Automatikusan anonimizálja az azonosított érzékeny információkat, mint pl. a PII, PHI, PCI, 125+ fájltípusban
- Optikai karakterfelismerés (OCR) támogatása képeken
Kitérő rosszindulatú szoftverek felderítése fejlett emuláció-alapú sandboxinggal
- Fájlok elemzése nagy sebességgel
- Az adócsalás elleni sandbox kinyeri az IOC-ket
- zero-day felismerése
- Mélyreható rosszindulatú programok osztályozása API vagy helyi integráción keresztül
Fokozza a felderítést valós idejű Threat Intelligence
- Globális IOC-k, IP-k, URL-ek és fájlok hírnevének korrelálása több mint 50B leletre kiterjedően.
- A felmerülő fenyegetések gyorsabb megállítása
- A downstream elemzés gazdagítása
A komponensekkel kapcsolatos kockázatok feltárása az „ Software ” csomagokban, a kriptográfiai eszközökben és a mesterséges intelligencia modellekben
- A csomagok verzióinak, licencjeinek és a forráskódban, a bináris fájlokban és a konténerekben található ismert sebezhetőségek felismerése
- A kriptográfiai eszközök értékelése a klasszikus és a kvantumkockázatok szempontjából, az ajánlott alternatívákkal együtt
- Az AI-modellfájlok összevetése az ismert adattárakkal, valamint a megadott licencfeltételek ellenőrzése
Alkalmazások sebezhetőségének felderítése a telepítés előtt
- Ellenőrizze a szoftvereket telepítés előtt az ismert sebezhetőségek szempontjából
- A rendszerek vizsgálata ismert sebezhetőségek után, amikor az eszközök nyugalmi állapotban vannak
- Gyorsan vizsgálja meg a futó alkalmazásokat és könyvtáraikat sebezhetőségek szempontjából
Kutatóközpont
Fedezze fel részletes elemzéseinket és betekintéseinket – beleértve Zero-day élő nézetünket is –, hogy jobban megérthesse a különböző kiberbiztonsági stratégiák hatékonyságát.