A frissítés, amelyet nem hagyhat ki: az Office 2016 és az Office 2019 támogatásának vége

Olvassa el most
A helyszíni fordításokhoz mesterséges intelligenciát használunk, és bár törekszünk a pontosságra, nem biztos, hogy mindig 100%-os pontosságúak. Megértését nagyra értékeljük.

OPSWAT Predictive Alin AI

Mesterséges intelligencián alapuló zero-day támadások előrejelzése a hálózati peremterületen

A mesterséges intelligencián alapuló, végrehajtás előtti zero-day-észlelés milliszekundumok alatt történik, így megakadályozza a rosszindulatú fájlok futtatását anélkül, hogy az „
” szandbox-tesztelésre vagy felhőalapú szolgáltatásokra lenne szükség.

Beszéljen az értékesítéssel
  • Végrehajtás előtti észlelés
  • 0,1% téves pozitív eredmény
  • Milliszekundumos ítéletek


-támadás végrehajtása előtti felismerése
-támadás felismerése

Teljesen működik a „
” funkcióval, akár offline, akár online módban

P90: 50ms

P99: <100ms

Észlelési sebesség

0.1%

A téves pozitív arány

Sandbox on végzett újbóli tesztelés
megerősítette a zero-day sebezhetőségeket
Vállalati fájlkezelési munkafolyamatokhoz

Miért nem ismeri fel a hagyományos észlelés az
modern kártevőket?

Az aláírásalapú észlelés és a reaktív elemzés miatt a biztonsági csapatok ki vannak téve az ismeretlen fenyegetéseknek, miközben a SOC-csapatokat elárasztják a riasztások.

Egy ismeretlen kártevő megkerüli a szignatúrákat

A hagyományos víruskereső motorok ismert mintákra és szignatúrákra támaszkodnak. Az új vagy polimorf kártevő programok elkerülhetik a felismerést mindaddig, amíg a szignatúrákat nem frissítik, így a szervezetek védtelenek maradnak a támadás kritikus korai szakaszában.

Sandbox lassítja a biztonsági munkafolyamatokat

A gyanús fájlok futtatása késleltetést és az infrastruktúra terhelését eredményezi. A biztonsági csapatoknak meg kell várniuk a futásidejű elemzés eredményét, mielőtt döntést hozhatnának, ami késlelteti a reagálást és megnöveli a sebezhetőség időtartamát.

A riasztások mennyisége túlterheli a biztonsági operációs központok (SOC) csapatait

A biztonsági operációs központok naponta több ezer riasztással szembesülnek. A magas téves riasztási arány és a kézi szűrés csökkenti az elemzők hatékonyságát, és növeli annak kockázatát, hogy a valódi fenyegetéseket figyelmen kívül hagyják.

  • Az aláírás-megkerülés kockázata

    Egy ismeretlen kártevő megkerüli a szignatúrákat

    A hagyományos víruskereső motorok ismert mintákra és szignatúrákra támaszkodnak. Az új vagy polimorf kártevő programok elkerülhetik a felismerést mindaddig, amíg a szignatúrákat nem frissítik, így a szervezetek védtelenek maradnak a támadás kritikus korai szakaszában.

  • Sandbox

    Sandbox lassítja a biztonsági munkafolyamatokat

    A gyanús fájlok futtatása késleltetést és az infrastruktúra terhelését eredményezi. A biztonsági csapatoknak meg kell várniuk a futásidejű elemzés eredményét, mielőtt döntést hozhatnának, ami késlelteti a reagálást és megnöveli a sebezhetőség időtartamát.

  • Riasztások túlterhelése

    A riasztások mennyisége túlterheli a biztonsági operációs központok (SOC) csapatait

    A biztonsági operációs központok naponta több ezer riasztással szembesülnek. A magas téves riasztási arány és a kézi szűrés csökkenti az elemzők hatékonyságát, és növeli annak kockázatát, hogy a valódi fenyegetéseket figyelmen kívül hagyják.

Olyan Adaptive , amely arra kényszeríti az „
” kártevőt, hogy felfedje magát

Utasítás-szintű dinamikus elemzés, amely skálázható anélkül, hogy csökkentené a láthatóságot, a sebességet vagy a telepítési rugalmasságot.

Végrehajtás előtti fenyegetés-előrejelzés

Elemezi a fájlok szerkezeti és viselkedési mutatóit, hogy a kód végrehajtása, aktiválása vagy futásidejű figyelése előtt felismerje a rosszindulatú szándékot.

A téves riasztások és a riasztásfáradtság csökkentése

A rendszer gondosan összeállított vállalati adatkészleteken lett betanítva, hogy magas felismerési pontosságot biztosítson, miközben minimálisra csökkenti a SOC-csapatok munkáját megterhelő téves riasztások számát.

Multiscanning fejlesztése

Prediktív intelligenciával bővíti MetaDefender Multiscanning , és olyan fenyegetéseket is felismer, amelyeket a hagyományos víruskereső motorok nem jelentenek.

Előrejelző észlelés valódi zero-day hírszerzési adatok alapján

A Predictive Alin AI olyan gépi tanulási modelleket használ, amelyeket vállalati adatok alapján képeztek ki, és amelyeket folyamatosan újratanítanak a tesztkörnyezetben igazolt fenyegetések alapján.

1. lépés

Strukturális fájlelemzés

1. lépés

Strukturális fájlelemzés

Elemzi a fájlok entrópiájának mintáit, szerkezeti jellemzőit és szemantikai jelzéseit, hogy a végrehajtás előtt felismerje a rosszindulatú szándékra utaló jeleket.

2. LÉPÉS

Zero-Day tanulási ciklus

2. LÉPÉS

Zero-Day tanulási ciklus

A gépi tanulási modelleket folyamatosan újratanítják MetaDefender által a tesztkörnyezetben igazolt, újonnan felfedezett sebezhetőségek felhasználásával.

3. LÉPÉS

Gép tanuláson alapuló döntések

3. LÉPÉS

Gép tanuláson alapuló döntések

Milliszekundumok alatt veszélyt jelez, így a vállalati fájlkezelési folyamatok során valós idejű védelmet biztosít a működés megzavarása nélkül.

  • 1. lépés

    Strukturális fájlelemzés

    Elemzi a fájlok entrópiájának mintáit, szerkezeti jellemzőit és szemantikai jelzéseit, hogy a végrehajtás előtt felismerje a rosszindulatú szándékra utaló jeleket.

  • 2. LÉPÉS

    Zero-Day tanulási ciklus

    A gépi tanulási modelleket folyamatosan újratanítják MetaDefender által a tesztkörnyezetben igazolt, újonnan felfedezett sebezhetőségek felhasználásával.

  • 3. LÉPÉS

    Gép tanuláson alapuló döntések

    Milliszekundumok alatt veszélyt jelez, így a vállalati fájlkezelési folyamatok során valós idejű védelmet biztosít a működés megzavarása nélkül.

Core Előnyök

Végrehajtás előtti elemzési réteg

A rosszindulatú szándékot még a homokozóban történő futtatás vagy a futásidejű figyelés előtt felismeri, így áthidalja a statikus vizsgálat és a viselkedésalapú elemzés közötti szakadékot.

Milliszekundum-szintű teljesítmény

Engineered for enterprise workflows with P90: 50ms and P99: <100ms verdict times for high-risk executable files.

Alacsony hamis pozitív arány

Körülbelül 0,1%-os téves riasztási arányt biztosít, így a biztonsági operációs központok (SOC) csapatai a felesleges riasztások kivizsgálása helyett a valódi fenyegetésekre összpontosíthatnak.

Hálózaton kívüli észlelési képesség

Egyaránt megbízhatóan működik online és offline környezetben, támogatja az air-gapped hálózatokat és a szabályozott iparágakat.

ZökkenőmentesMetaDefender

MetaDefender Core, Cloud és a többszintű vizsgálati munkafolyamatokban egyaránt bevezethető, anélkül, hogy az architektúrában változtatásokra lenne szükség.

A vállalati fájl
-megoldások igényeire szabva

A Predictive Alin AI olyan gondosan összeállított, adatvédelmi szempontból biztonságos vállalati adatkészletek alapján lett betanítva, amelyek a fogyasztói telemetriai adatok helyett a valós fájlmozgási mintákat tükrözik.

  • A motor a fájlok szerkezeti jellemzőit, az entrópia-mintákat és a szemantikai mutatókat elemzi a rosszindulatú szándék felismerése érdekében.
  • Minden sandboxban igazolt zero-day-sebezhetőség megerősíti a modellt, így egy folyamatos visszacsatolási ciklus jön létre, amely idővel javítja az előrejelzések pontosságát.
  • Ez a megközelítés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a rosszindulatú fájlokat még a futtatásuk előtt megakadályozzák, miközben alacsony marad a téves riasztások aránya, és a teljesítményre gyakorolt hatás is minimális.

Bárhol telepíthető, bárhová integrálható

Skálázható, átfogó fájlbiztonsági megoldás, amely zökkenőmentesen integrálható és követi fájljait, bárhová is mennek.

Helyszíni telepítés

Telepítse MetaDefender Core segítségével WindowsCore vagy LinuxCore . Ideális szabályozott szervezetek és fizikailag elszigetelt hálózatok számára, ahol helyi feldolgozásra és az észlelési infrastruktúra teljes ellenőrzésére van szükség.

Cloud telepítés

Cloud érhető el. Skálázható, prediktív észlelést biztosít a felhőalapú fájlellenőrzési munkafolyamatokban és a vállalati alkalmazásokban.

Hibrid telepítés 

Ötvözze a helyszíni és a felhőalapú környezetet. Tartsa fenn az érzékeny rendszerek helyszíni ellenőrzését, miközben a felhőalapú infrastruktúrára kiterjeszti az észlelési kapacitást.

Tartalom

Állítsa meg a zero-day fenyegetéseket, mielőtt azok végrehajtódnának

Töltse ki az űrlapot, és 1 munkanapon belül felvesszük Önnel a kapcsolatot.
Több mint 2000 vállalkozás bízik bennünk világszerte.