A atualização que não pode deixar de fazer: fim do suporte para o Office 2016 e o Office 2019

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OPSWAT Predictive Alin AI

Previsão de vulnerabilidades zero-day com tecnologia nativa de IA no perímetro

Detecção de zero-day pré-execução baseada em IA, realizada em milésimos de segundo, para bloquear ficheiros maliciosos antes da sua execução, sem necessidade de detonação em sandbox d
, nem dependência da nuvem.

Falar com as vendas
  • Detecção pré-execução
  • 0,1% de falsos positivos
  • Veredictos em milésimos de segundo

Detecção pré-execução
de vulnerabilidades zero-day

Funciona de forma totalmente «
», tanto offline como online

P90: 50ms

P99: <100ms

Velocidade de deteção

0.1%

Taxa de falsos positivos

Reconfirmados no Sandbox
: Zero Days
Concebido para fluxos de trabalho de gestão de ficheiros empresariais (Enterprise File
)

Por que razão os métodos tradicionais de deteção não detectam o malware moderno «
»

A deteção baseada em assinaturas e a análise reativa deixam as equipas de segurança expostas a ameaças desconhecidas, ao mesmo tempo que sobrecarregam as equipas do SOC com alertas.

Malware desconhecido contorna as assinaturas

Os motores antivírus tradicionais baseiam-se em padrões e assinaturas conhecidos. O malware novo ou polimórfico pode escapar à deteção até que as assinaturas sejam atualizadas, deixando as organizações expostas durante as fases iniciais críticas de um ataque.

Sandbox atrasa os fluxos de trabalho de segurança

A execução de ficheiros suspeitos introduz latência e sobrecarga na infraestrutura. As equipas de segurança têm de aguardar a análise em tempo de execução antes de obterem um veredicto, o que atrasa a resposta e aumenta o tempo de exposição.

O volume de alertas sobrecarrega as equipas do SOC

Os centros de operações de segurança recebem milhares de alertas diariamente. As elevadas taxas de falsos positivos e a triagem manual reduzem a eficiência dos analistas e aumentam o risco de que ameaças reais passem despercebidas.

  • Risco de evasão de assinatura

    Malware desconhecido contorna as assinaturas

    Os motores antivírus tradicionais baseiam-se em padrões e assinaturas conhecidos. O malware novo ou polimórfico pode escapar à deteção até que as assinaturas sejam atualizadas, deixando as organizações expostas durante as fases iniciais críticas de um ataque.

  • Sandbox

    Sandbox atrasa os fluxos de trabalho de segurança

    A execução de ficheiros suspeitos introduz latência e sobrecarga na infraestrutura. As equipas de segurança têm de aguardar a análise em tempo de execução antes de obterem um veredicto, o que atrasa a resposta e aumenta o tempo de exposição.

  • Sobrecarga de alertas

    O volume de alertas sobrecarrega as equipas do SOC

    Os centros de operações de segurança recebem milhares de alertas diariamente. As elevadas taxas de falsos positivos e a triagem manual reduzem a eficiência dos analistas e aumentam o risco de que ameaças reais passem despercebidas.

Adaptive que obriga o malware «
» a revelar-se

Análise dinâmica ao nível de instrução que se adapta sem comprometer a visibilidade, a velocidade ou a flexibilidade de implementação.

Previsão de ameaças antes da execução

Analisa indicadores estruturais e comportamentais dos ficheiros para prever intenções maliciosas antes da execução, ativação ou monitorização em tempo de execução.

Reduzir os falsos positivos e a fadiga de alertas

Treinado com conjuntos de dados empresariais cuidadosamente selecionados para manter uma elevada precisão de deteção, minimizando simultaneamente os falsos positivos que sobrecarregam as equipas do SOC.

Reforçar Multiscanning

Incorpora inteligência preditiva aosMultiscanning MetaDefender Multiscanning , identificando ameaças que os motores antivírus tradicionais não detectam.

Detecção preditiva baseada em informações reais sobre vulnerabilidades zero-day

A IA preditiva da Alin utiliza modelos de aprendizagem automática treinados com dados empresariais e continuamente retreinados com ameaças confirmadas em ambiente de teste.

PASSO 1

Análise de ficheiros estruturais

PASSO 1

Análise de ficheiros estruturais

Analisa padrões de entropia, atributos estruturais e sinais semânticos nos ficheiros para detetar indicadores de intenções maliciosas antes da execução.

PASSO 2

Ciclo de Aprendizagem Zero-Day

PASSO 2

Ciclo de Aprendizagem Zero-Day

Os modelos de aprendizagem automática são continuamente retreinados utilizando descobertas de vulnerabilidades zero-day confirmadas em ambiente de teste pelo MetaDefender .

PASSO 3

Decisões de aprendizagem automática em tempo real

PASSO 3

Decisões de aprendizagem automática em tempo real

Fornece previsões de ameaças em milésimos de segundo, permitindo proteção em tempo real em todos os fluxos de trabalho de ficheiros da empresa, sem interromper as operações.

  • PASSO 1

    Análise de ficheiros estruturais

    Analisa padrões de entropia, atributos estruturais e sinais semânticos nos ficheiros para detetar indicadores de intenções maliciosas antes da execução.

  • PASSO 2

    Ciclo de Aprendizagem Zero-Day

    Os modelos de aprendizagem automática são continuamente retreinados utilizando descobertas de vulnerabilidades zero-day confirmadas em ambiente de teste pelo MetaDefender .

  • PASSO 3

    Decisões de aprendizagem automática em tempo real

    Fornece previsões de ameaças em milésimos de segundo, permitindo proteção em tempo real em todos os fluxos de trabalho de ficheiros da empresa, sem interromper as operações.

Core Benefícios

Camada de inteligência pré-execução

Deteta intenções maliciosas antes da execução em ambiente de sandbox ou da monitorização em tempo de execução, colmatando a lacuna entre a análise estática e a análise comportamental.

Desempenho ao nível do milésimo de segundo

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

Baixa taxa de falsos positivos

Mantém uma taxa de falsos positivos de aproximadamente 0,1%, permitindo que as equipas do SOC se concentrem em ameaças reais, em vez de investigarem alertas irrelevantes.

Funcionalidade de deteção offline

Funciona de forma consistente tanto em ambientes online como offline, sendo compatível com redes isoladas e setores regulamentados.

MetaDefender perfeita com oMetaDefender

Implementa-se nos fluxos de trabalho MetaDefender Core, Cloud e multiscanning sem exigir alterações na arquitetura.

Concebido para a realidade do gerenciamento de arquivos corporativo (File
)

A IA preditiva da Alin é treinada com conjuntos de dados empresariais selecionados e seguros em termos de privacidade, que refletem padrões reais de movimentação de ficheiros, em vez de dados de telemetria de consumidores.

  • O motor analisa os atributos estruturais dos ficheiros, os padrões de entropia e os indicadores semânticos para prever intenções maliciosas.
  • Cada vulnerabilidade zero-day confirmada na sandbox reforça o modelo, criando um ciclo contínuo de retroalimentação que melhora a precisão das previsões ao longo do tempo.
  • Esta abordagem permite às organizações bloquear ficheiros maliciosos antes da sua execução, mantendo um baixo índice de falsos positivos e um impacto mínimo no desempenho.

Implementar em qualquer lugar, integrar em qualquer lugar

Solução escalável e abrangente de segurança de ficheiros que se integra sem problemas e segue os seus ficheiros para onde quer que vão.

Implementação no local

Implemente através MetaDefender Core ambientes Windows ou Linux. Ideal para organizações sujeitas a regulamentação e redes isoladas que exigem processamento local e controlo total sobre a infraestrutura de deteção.

Implementação Cloud

Disponível atravésCloud MetaDefender Cloud . Oferece deteção preditiva escalável em fluxos de trabalho de inspeção de ficheiros baseados na nuvem e em aplicações empresariais.

Implementação híbrida 

Combine ambientes locais e na nuvem. Mantenha a inspeção local para sistemas sensíveis, ao mesmo tempo que amplia a capacidade de deteção em toda a infraestrutura na nuvem.

Recursos

Impedir as ameaças de dia zero antes que sejam executadas

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