Actualizarea pe care nu vă puteți permite să o ignorați: sfârșitul suportului pentru Office 2016 și Office 2019

Citește acum
Utilizăm inteligența artificială pentru traducerile site-urilor și, deși ne străduim să fim exacți, este posibil ca acestea să nu fie întotdeauna 100% precise. Apreciem înțelegerea dumneavoastră.

OPSWAT Predictive Alin AI

Predicția vulnerabilităților zero-day bazată pe IA la nivelul perimetrului

Detectarea zero-day bazată pe IA, realizată în milisecunde, pentru a bloca fișierele dăunătoare înainte ca acestea să se execute, fără a fi necesară o testare în mediul sandbox d
ă sau o dependență de cloud.

Discutați cu Vânzările
  • Detectarea înainte de execuție
  • 0,1% rezultate fals pozitive
  • Verdicte în câteva milisecunde


Detectarea vulnerabilităților de tip „zero-day” de tip „
” înainte de executare

Funcționează integral cu „
”, atât offline, cât și online

P90: 50ms

P99: <100ms

Viteza de detectare

0.1%

Rata fals-pozitivă

Testat în Sandbox
: s-a confirmat existența unor vulnerabilități zero-day
Conceput pentru fluxurile de lucru din domeniul gestionării fișierelor la nivel de întreprindere (
)

De ce metodele tradiționale de detectare nu reușesc să identifice malware-ul modern de tip „
”

Detectarea bazată pe semnături și analiza reactivă expun echipele de securitate la amenințări necunoscute, în timp ce copleșesc echipele SOC cu alerte.

Un program malware necunoscut ocolește semnăturile

Motoarele antivirus tradiționale se bazează pe modele și semnături cunoscute. Programele malware noi sau polimorfice pot evita detectarea până la actualizarea semnăturilor, lăsând organizațiile expuse în primele etape critice ale unui atac.

Sandbox încetinește fluxurile de lucru legate de securitate

Executarea fișierelor suspecte generează întârzieri și suprasolicită infrastructura. Echipele de securitate trebuie să aștepte rezultatul analizei în timpul rulării înainte de a primi un verdict, ceea ce întârzie răspunsul și prelungește durata expunerii.

Volumul alertelor copleșește echipele SOC

Centrele de operațiuni de securitate primesc zilnic mii de alerte. Ratele ridicate de alerte false și trierea manuală reduc eficiența analiștilor și sporesc riscul ca amenințările reale să treacă neobservate.

  • Riscul de eludare a semnăturii

    Un program malware necunoscut ocolește semnăturile

    Motoarele antivirus tradiționale se bazează pe modele și semnături cunoscute. Programele malware noi sau polimorfice pot evita detectarea până la actualizarea semnăturilor, lăsând organizațiile expuse în primele etape critice ale unui atac.

  • Sandbox

    Sandbox încetinește fluxurile de lucru legate de securitate

    Executarea fișierelor suspecte generează întârzieri și suprasolicită infrastructura. Echipele de securitate trebuie să aștepte rezultatul analizei în timpul rulării înainte de a primi un verdict, ceea ce întârzie răspunsul și prelungește durata expunerii.

  • Supraîncărcare de alerte

    Volumul alertelor copleșește echipele SOC

    Centrele de operațiuni de securitate primesc zilnic mii de alerte. Ratele ridicate de alerte false și trierea manuală reduc eficiența analiștilor și sporesc riscul ca amenințările reale să treacă neobservate.

Adaptive care obligă malware-ul de tip „
” să se dezvăluie

Analiză dinamică la nivel de instrucțiuni care se adaptează la cerințe fără a compromite vizibilitatea, viteza sau flexibilitatea implementării.

Predicția amenințărilor înainte de execuție

Analizează indicatorii structurali și comportamentali ai fișierelor pentru a anticipa intențiile rău intenționate înainte de execuție, declanșare sau monitorizarea în timpul rulării.

Reducerea rezultatelor fals pozitive și a oboselii cauzate de alerte

Antrenat pe seturi de date corporative selectate cu grijă pentru a menține o precizie ridicată a detectării, reducând în același timp la minimum falsele alerte care supraîncarcă echipele SOC.

Consolidarea Multiscanning

Adaugă funcții de analiză predictivăMultiscanning MetaDefender Multiscanning , identificând amenințările pe care motoarele antivirus tradiționale nu le detectează.

Detectare predictivă bazată pe informații reale privind vulnerabilitățile zero-day

Alin AI utilizează modele de învățare automată antrenate pe date din întreprindere și reantrenate în mod continuu pe amenințări confirmate în mediul de testare.

PASUL 1

Analiza fișierelor structurale

PASUL 1

Analiza fișierelor structurale

Analizează modelele de entropie, atributele structurale și semnalele semantice din fișiere pentru a detecta indicii de intenție rău intenționată înainte de execuție.

PASUL 2

Ciclul de învățare „Zero-Day”

PASUL 2

Ciclul de învățare „Zero-Day”

Modelele de învățare automată sunt reantrenate în mod continuu folosind descoperirile de tip zero-day confirmate în mediul de testare de către MetaDefender .

PASUL 3

Decizii bazate pe învățarea automată integrată

PASUL 3

Decizii bazate pe învățarea automată integrată

Oferă previziuni privind amenințările în câteva milisecunde, asigurând protecție în timp real pentru fluxurile de lucru cu fișiere la nivel de întreprindere, fără a perturba operațiunile.

  • PASUL 1

    Analiza fișierelor structurale

    Analizează modelele de entropie, atributele structurale și semnalele semantice din fișiere pentru a detecta indicii de intenție rău intenționată înainte de execuție.

  • PASUL 2

    Ciclul de învățare „Zero-Day”

    Modelele de învățare automată sunt reantrenate în mod continuu folosind descoperirile de tip zero-day confirmate în mediul de testare de către MetaDefender .

  • PASUL 3

    Decizii bazate pe învățarea automată integrată

    Oferă previziuni privind amenințările în câteva milisecunde, asigurând protecție în timp real pentru fluxurile de lucru cu fișiere la nivel de întreprindere, fără a perturba operațiunile.

Core Beneficii

Nivelul de informații pre-execuție

Detectează intențiile rău intenționate înainte de declanșarea mediului sandbox sau de monitorizarea în timpul rulării, completând lacuna dintre scanarea statică și analiza comportamentală.

Performanță la nivel de milisecunde

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

Rată scăzută de rezultate fals pozitive

Menține un nivel de aproximativ 0,1% de rezultate fals pozitive, permițând echipelor SOC să se concentreze asupra amenințărilor reale, în loc să investigheze semnalele false.

Funcție de detectare offline

Funcționează fără întreruperi atât în mediul online, cât și în cel offline, fiind compatibil cu rețelele izolate fizic și cu sectoarele reglementate.

MetaDefender perfectă cuMetaDefender

Se implementează în fluxurile de lucru MetaDefender Core, Cloud și de scanare multiplă fără a necesita modificări la nivel de arhitectură.

Conceput pentru a face față realităților din domeniul gestionării fișierelor la nivel de întreprindere (
)

Sistemul de inteligență artificială predictivă Alin AI este antrenat pe seturi de date corporative selectate cu grijă și care respectă confidențialitatea, care reflectă modele reale de circulație a fișierelor, și nu date de telemetrie provenite de la consumatori.

  • Motorul analizează atributele fișierelor structurale, modelele de entropie și indicatorii semantici pentru a identifica intențiile rău intenționate.
  • Fiecare vulnerabilitate de tip zero-day confirmată în mediul de testare consolidează modelul, creând un ciclu continuu de feedback care îmbunătățește precizia predicțiilor în timp.
  • Această abordare permite organizațiilor să blocheze fișierele dăunătoare înainte de executare, menținând în același timp un număr redus de alerte false și un impact minim asupra performanței.

Implementați oriunde, integrați oriunde

Soluție scalabilă și cuprinzătoare de securitate a fișierelor, care se integrează perfect și vă urmărește fișierele oriunde ar merge.

Implementarea On-Premise

Implementați prin MetaDefender Core medii Windows sau Linux. Soluție ideală pentru organizațiile supuse reglementărilor și rețelele izolate fizic care necesită procesare locală și control deplin asupra infrastructurii de detectare.

Implementare în Cloud

Disponibil prin intermediulCloud MetaDefender Cloud . Oferă detectare predictivă scalabilă în cadrul fluxurilor de lucru de inspecție a fișierelor bazate pe cloud și al aplicațiilor enterprise.

Implementare hibridă 

Combinați mediile locale cu cele din cloud. Mențineți controlul local asupra sistemelor sensibile, extinzând în același timp capacitatea de detectare la nivelul întregii infrastructuri cloud.

Resurse

Opriți amenințările de tip zero-day înainte ca acestea să se execute

Completați formularul și vă vom contacta în termen de o zi lucrătoare.
Alegerea a peste 2.000 de companii din întreaga lume.