La mise à jour à ne pas manquer : fin du support pour Office 2016 et Office 2019

Lire la suite
Nous utilisons l'intelligence artificielle pour les traductions de sites et, bien que nous nous efforcions d'être précis, il se peut que les traductions ne soient pas toujours exactes à 100 %. Nous vous remercions de votre compréhension.

OPSWAT Predictive Alin AI

Prédiction des vulnérabilités « zero-day » intégrée à l'IA au niveau du périmètre


Détection des failles « zero-day » avant exécution, optimisée par l'IA, effectuée en quelques millisecondes pour bloquer les fichiers malveillants avant leur exécution, sans nécessiter de détonation en bac à sable ni de dépendance au cloud.

S'adresser au service des ventes
  • Détection avant exécution
  • 0,1 % de faux positifs
  • Verdicts en quelques millisecondes


avant exécution Détection d'
s de type « zero-day »

Fonctionne entièrement en mode hors ligne ou en ligne (
)

P90: 50ms

P99: <100ms

Vitesse de détection

0.1%

Taux de faux positifs

Nouveaux tests effectués sur Sandbox
ont confirmé l'existence de failles « zero-day »
Conçu pour les flux de travail liés à l'
de fichiers d'entreprise

Pourquoi les méthodes de détection traditionnelles ne parviennent pas à détecter les logiciels malveillants modernes de type «
»

La détection basée sur les signatures et l'analyse réactive exposent les équipes de sécurité à des menaces inconnues tout en submergeant les équipes du centre d'opérations de sécurité (SOC) d'alertes.

Un logiciel malveillant inconnu contourne les signatures

Les moteurs antivirus traditionnels s'appuient sur des modèles et des signatures connus. Les logiciels malveillants nouveaux ou polymorphes peuvent échapper à la détection jusqu'à ce que les signatures soient mises à jour, exposant ainsi les entreprises au risque pendant les premières phases critiques d'une attaque.

Sandbox ralentit les processus de sécurité

L'exécution de fichiers suspects entraîne des temps de latence et une surcharge de l'infrastructure. Les équipes de sécurité doivent attendre les résultats de l'analyse à l'exécution avant d'obtenir un verdict, ce qui retarde la réponse et prolonge la durée d'exposition.

Le volume d'alertes submerge les équipes du SOC

Les centres d'opérations de sécurité reçoivent chaque jour des milliers d'alertes. Les taux élevés de faux positifs et le tri manuel réduisent l'efficacité des analystes et augmentent le risque de passer à côté de menaces réelles.

  • Risque lié au contournement de la signature

    Un logiciel malveillant inconnu contourne les signatures

    Les moteurs antivirus traditionnels s'appuient sur des modèles et des signatures connus. Les logiciels malveillants nouveaux ou polymorphes peuvent échapper à la détection jusqu'à ce que les signatures soient mises à jour, exposant ainsi les entreprises au risque pendant les premières phases critiques d'une attaque.

  • Sandbox

    Sandbox ralentit les processus de sécurité

    L'exécution de fichiers suspects entraîne des temps de latence et une surcharge de l'infrastructure. Les équipes de sécurité doivent attendre les résultats de l'analyse à l'exécution avant d'obtenir un verdict, ce qui retarde la réponse et prolonge la durée d'exposition.

  • Surcharge d'alertes

    Le volume d'alertes submerge les équipes du SOC

    Les centres d'opérations de sécurité reçoivent chaque jour des milliers d'alertes. Les taux élevés de faux positifs et le tri manuel réduisent l'efficacité des analystes et augmentent le risque de passer à côté de menaces réelles.

Adaptive qui oblige les logiciels malveillants de type «
» à se dévoiler

Une analyse dynamique au niveau des instructions qui s'adapte sans compromettre la visibilité, la rapidité ou la flexibilité de déploiement.

Prévision des menaces avant exécution

Analyse les indicateurs structurels et comportementaux des fichiers afin de détecter toute intention malveillante avant l'exécution, le déclenchement ou la surveillance en temps réel.

Réduire les faux positifs et la fatigue liée aux alertes

Entraîné sur des ensembles de données d'entreprise soigneusement sélectionnés afin de garantir une grande précision de détection tout en réduisant au minimum les faux positifs qui alourdissent la charge de travail des équipes du centre d'opérations de sécurité (SOC).

Renforcer Multiscanning

Ajoute une intelligence prédictive auxMultiscanning MetaDefender Multiscanning , permettant d'identifier les menaces que les moteurs antivirus traditionnels ne détectent pas.

Détection prédictive basée sur des renseignements concrets sur les vulnérabilités « zero-day »

L'IA prédictive d'Alin utilise des modèles d'apprentissage automatique entraînés à partir de données d'entreprise et réentraînés en permanence sur la base de menaces validées en environnement de test.

ÉTAPE 1

Analyse des fichiers de structure

ÉTAPE 1

Analyse des fichiers de structure

Analyse les modèles d'entropie, les attributs structurels et les signaux sémantiques contenus dans les fichiers afin de détecter les indices d'intentions malveillantes avant l'exécution.

ÉTAPE 2

Cycle d'apprentissage « zéro jour »

ÉTAPE 2

Cycle d'apprentissage « zéro jour »

Les modèles d'apprentissage automatique sont continuellement réentraînés à l'aide des vulnérabilités « zero-day » identifiées et validées en environnement de test par MetaDefender .

ÉTAPE 3

Décisions basées sur l'apprentissage automatique intégré

ÉTAPE 3

Décisions basées sur l'apprentissage automatique intégré

Fournit des prévisions de menaces en quelques millisecondes, assurant ainsi une protection en temps réel sur l'ensemble des flux de fichiers de l'entreprise sans perturber les opérations.

  • ÉTAPE 1

    Analyse des fichiers de structure

    Analyse les modèles d'entropie, les attributs structurels et les signaux sémantiques contenus dans les fichiers afin de détecter les indices d'intentions malveillantes avant l'exécution.

  • ÉTAPE 2

    Cycle d'apprentissage « zéro jour »

    Les modèles d'apprentissage automatique sont continuellement réentraînés à l'aide des vulnérabilités « zero-day » identifiées et validées en environnement de test par MetaDefender .

  • ÉTAPE 3

    Décisions basées sur l'apprentissage automatique intégré

    Fournit des prévisions de menaces en quelques millisecondes, assurant ainsi une protection en temps réel sur l'ensemble des flux de fichiers de l'entreprise sans perturber les opérations.

Core Avantages

Couche d'intelligence pré-exécution

Détecte les intentions malveillantes avant même que le code ne soit exécuté dans un environnement sandbox ou soumis à une surveillance en temps réel, comblant ainsi le fossé entre l'analyse statique et l'analyse comportementale.

Performances à l'échelle de la milliseconde

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

Faible taux de faux positifs

Le taux de faux positifs est maintenu à environ 0,1 %, ce qui permet aux équipes du centre de sécurité (SOC) de se concentrer sur les menaces réelles plutôt que de se perdre dans des alertes sans fondement.

Fonctionnalité de détection hors ligne

Fonctionne de manière homogène aussi bien en ligne que hors ligne, et prend en charge les réseaux isolés physiquement ainsi que les secteurs soumis à une réglementation.

MetaDefender transparente deMetaDefender

S'intègre aux flux de travail MetaDefender Core, Cloud et de l'analyse multi-niveaux sans nécessiter de modifications architecturales.

Conçu pour répondre aux réalités de l'
de fichiers en entreprise

L'IA prédictive d'Alin est entraînée à partir d'ensembles de données d'entreprise soigneusement sélectionnés et respectueux de la vie privée, qui reflètent les schémas réels de circulation des fichiers plutôt que les données de télémétrie des consommateurs.

  • Le moteur analyse les attributs des fichiers structurels, les modèles d'entropie et les indicateurs sémantiques afin de détecter toute intention malveillante.
  • Chaque vulnérabilité « zero-day » confirmée en bac à sable renforce le modèle, créant ainsi une boucle de rétroaction continue qui améliore la précision des prédictions au fil du temps.
  • Cette approche permet aux entreprises de bloquer les fichiers malveillants avant leur exécution, tout en limitant les faux positifs et en minimisant l'impact sur les performances.

Déployer partout, intégrer partout

Solution de sécurité des fichiers complète et évolutive qui s'intègre de manière transparente et suit vos fichiers où qu'ils aillent.

Déploiement sur site

Déployez la solution via MetaDefender Core les environnements Windows ou Linux. Idéal pour les organisations soumises à une réglementation et les réseaux isolés qui nécessitent un traitement local et un contrôle total sur l'infrastructure de détection.

Déploiement Cloud

Disponible viaCloud MetaDefender Cloud . Offre une détection prédictive évolutive pour les workflows d'inspection de fichiers dans le cloud et les applications d'entreprise.

Déploiement hybride 

Combinez les environnements sur site et dans le cloud. Maintenez une surveillance locale pour les systèmes sensibles tout en étendant la capacité de détection à l'ensemble de l'infrastructure cloud.

Ressources

Bloquez les menaces « zero-day » avant qu'elles ne s'exécutent

Remplissez le formulaire et nous vous contacterons dans un délai d'un jour ouvrable.
Reconnu par plus de 2 000 entreprises dans le monde entier.