Viselkedésalapú Threat Intelligence (
)
Egy technológiai motor, amely a fájladatokból és a viselkedési jelekből hasznosítható információkat nyer ki felhőalapú, hibrid és fizikailag elszigetelt környezetekben egyaránt.
- Magas pontosságú IOC-k
- Hasonlóság Korreláció
- Hálózaton kívüli használatra alkalmas
Az OPSWAT megbízik
50B+
Globális fenyegetési mutatók
Sandbox
Viselkedésalapú IOC-k
MISP és STIX
Exportok
Fenyegetések megosztása és a „
” automatizálása
Gépi tanuláson alapuló
Hasonlósági keresés
Offline hírnévcsomagok
SIEM és SOAR kompatibilis
MITRE-alapú észlelési kontextus
A jó hírnév önmagában nem elég
A vállalatok naponta több ezer fájlt, e-mailt és adatcserét kezelnek. Alapos ellenőrzés és a szabályzatok
betartatásának hiányában az érzékeny információk észrevétlenül kicsúszhatnak a rendszerből, ami súlyos megfelelési és biztonsági kockázatokat jelent.
Túl sok zaj, túl kevés háttérinformáció
A kizárólag hírnévre épülő adatforrások viselkedési elemzés nélkül, pusztán nyers mutatókat szolgáltatnak, így az elemzőknek kénytelenek kézzel váltogatni a különböző eszközök között a valódi kockázat megállapításához.
A polimorf kártevőprogramok kijátszák a szignatúrákat
Az újrafordított változatok és a kód apróbb módosításai kijátszák a hash-alapú észlelést, ami miatt a kampányok és az infrastruktúra között láthatósági rések keletkeznek.
Az információs szigetek lassítják a nyomozásokat
Ha a sandbox-eredmények, a hírnévadatok és a nyomkövetési munkafolyamatok nincsenek összekapcsolva, a vizsgálatok hosszabb ideig tartanak, és a zero-day-kapcsolatok észrevétlenek maradnak.
A mutatóktól az elemzésekig
Egy egységes fenyegetés-információs motor, amely összekapcsolja a globális hírnevet a viselkedésalapú és a hasonlóságon alapuló elemzésekkel.
Mélyreható hírnév
A fájlokat, URL-eket, IP-címeket és domainneveket globális hírszerzési forrásokkal vet össze, miközben az eredményeket viselkedési mutatókkal összefüggésbe hozza a kockázatértékelés megbízhatóságának növelése érdekében.
Viselkedéssel gazdagított IOC-k
Beolvassa a sandboxból származó futásidejű elemeket – például a letöltött fájlokat, a rendszerleíró adatbázisban végzett módosításokat, a végrehajtási láncokat és a C2-visszahívásokat –, hogy az egyszerű hash-értékeken túlmutató kontextust biztosítson.
A gépi tanuláson alapuló fenyegetési minták összefüggéseinek elemzése
A minták viselkedési és szerkezeti hasonlóságainak csoportosításával azonosítja a kapcsolódó kártevőprogram-családokat, változatokat és kampányokat.
Olyan hírszerzés, amely összefüggéseket tár fel,
, nem csupán adatokat gyűjt
Egy többszintű hírszerzési folyamat, amelynek célja a mutatók, a viselkedésminták és a támadók infrastruktúrája közötti összefüggések feltárása.
1. lépésFenyegetés-hírnév-elemző rendszer
A fájlokat és az infrastruktúra-elemeket több milliárd globális mutató alapján értékeli, és valós időben vagy offline módon normalizált pontszámot és kontextus szerinti besorolást ad vissza.
- 2. LÉPÉS
Viselkedési korrelációs réteg
A rendszer feltérképezi a sandboxból kivont IOC-ket és a futásidejű viselkedésmintákat a rosszindulatú szándék, a perzisztenciatechnikák és a támadók módszereinek azonosítása érdekében.
- 3. LÉPÉS
Fenyegetési minták összefüggéseinek elemzése és csoportosítása
Gépes tanulást alkalmaz a szerkezeti és viselkedési hasonlóságok felismerésére, feltárva ezzel a korábban nem észlelt változatokat és kampányok közötti összefüggéseket.
A mutatókon túlmutató intelligencia
Ötvözze a globális hírnevet, a viselkedésalapú IOC-ket és a hasonlósági keresést az ismeretlen fenyegetések feltárása, a vizsgálati idő csökkentése és az észlelési pontosság javítása érdekében.
Sandbox, a „
” programmal kapcsolatos információk
A dinamikus elemzésből nyert viselkedésalapú IOC-k segítségével javítja a hírnév-ellenőrzést, így a kizárólag hírnév-alapú hírszerzési platformokhoz képest növeli az észlelés pontosságát.
Változatfelismerés
nagy léptékben
A hasonlóságalapú keresés felismeri a módosított és polimorf kártevő programokat, így csökkenti a biztonsági rések kialakulásának kockázatát, amikor a támadók más hash-értékeket vagy infrastruktúrát használnak.
-adatok automatizálásra kész feldolgozása
A REST API-k, a MISP, a STIX és a JSON formátumokon keresztül történő strukturált adatátvitel lehetővé teszi a SIEM és a SOAR rendszerek gyors integrációját, minimális fejlesztési ráfordítás mellett.
Nézze meg az információk összevetését a gyakorlatban
Fedezze fel, hogyan tárják fel a viselkedésalapú IOC-k, a hírnév-értékelés és a hasonlósági keresés a kampányok közötti rejtett összefüggéseket.
Viselkedésalapú intelligencia kontra kizárólag hírnévre épülő hírcsatornák
A hagyományos fenyegetés-elemző platformok elsősorban ismert hash-értékekre, IP-címekre és domainnevekre támaszkodnak. Ezek a mutatók ugyan hasznosak, de a támadók könnyen kicserélhetik őket.
Ez az intelligencia-motor összefüggésbe hozza az olyan viselkedési jeleket, mint a végrehajtási folyamat, a tartósítási módszerek, a konfigurációs minták és az infrastruktúra újrafelhasználása. Ez a változás a támadó működési rétegeinek magasabb szintjére helyezi az észlelést, így a felderítés elkerülése költségesebbé és jobban láthatóvá válik.
Az eredmény egy olyan intelligencia, amely a kampányok közötti összefüggéseket ismeri fel, nem pedig csupán az elszigetelt elemeket.
Helyezze el az intelligenciát ott, ahol a biztonsági rendszer működik
Használjon felhőalapú API-kat, hibrid adatgazdagítást vagy offline hírszerzési csomagokat a fenyegetések kontextusának továbbításához a SIEM-, SOAR- és hírszerzési munkafolyamatokba.
Hibrid telepítés
Cloud helyi elemzéssel. Támogatja a vállalati SOC- és TIP-munkafolyamatokat.
Air-Gapped támogatás
Offline hírnévcsomagok. Információbiztonsági folytonosság szabályozott környezetben.
Cloud intelligencia
Valós idejű API . Folyamatosan frissülő globális adatkészletek.
Vezető globális vállalatok bizalma
Világszerte több mint 2000 szervezet OPSWAT kritikus adatainak, eszközeinek és hálózatainak védelmét
az eszközökön és fájlokon keresztül terjedő fenyegetésekkel szemben.
Clalit Egészségügyi Szolgáltatások
- OPSWATtöbbszörös szkennelési képességeinek és emulációalapú sandboxának köszönhetően mind a mélységet, mind a sebességet megkapjuk. A fájlok perceken belül, nem órák alatt kerülnek törlésre vagy megjelölésre.”A kormány kiberbiztonsági szakértője
- OPSWATMetascan™ Multiscanning Sandbox OPSWAT Adaptive Sandbox bevezetésével a bank megerősítette kiberbiztonsági keretrendszerét anélkül, hogy megzavarta volna a kritikus munkafolyamatokat. Ezen technológiák zökkenőmentes integrációja javította a fenyegetések észlelését, egyszerűsítette a viselkedéselemzést és biztosította a szigorú pénzügyi biztonsági előírások betartását.
- OPSWAT segítségével biztosak OPSWAT abban, hogy ügyfeleink érzékeny adatai és információi biztonságban vannak.”Zahi Ben-AbuBiztonsági és infrastrukturális kommunikációs vezető,
Clalit Egészségügyi Szolgáltatások - „Olyan megoldásra volt szükségünk, amely képes volt a növekvő igényeinknek megfelelően bővíthető, miközben a költségeket is kézben tartotta. A hagyományos sandboxing hatékony volt, de az adatfeldolgozási igényeink növekedésével fenntarthatatlanná vált.”A biztonsági műveletek vezetője
Tartalom
AdatlapMetaDefender Threat Intelligence adatlapja
- Jelentés
SANS felderítési és reagálási felmérés
- Jelentés
2025 OPSWAT fenyegetettségi jelentés
Rövid megoldásMetaDefender Threat Intelligence
