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OPSWAT Predictive Alin AI

KI-gestützte Zero-Day-Vorhersage am Netzwerkperimeter

KI-gestützte Zero-Day-Erkennung vor der Ausführung, die innerhalb von Millisekunden erfolgt, um schädliche Dateien zu stoppen, bevor sie ausgeführt werden – ganz ohne Sandbox-Auslösung v
oder Abhängigkeit von der Cloud.

Mit dem Vertrieb sprechen
  • Erkennung vor der Ausführung
  • 0,1 % falsch-positive Ergebnisse
  • Entscheidungen in Millisekunden


Erkennung von Zero-Day-
en vor der Ausführung

Läuft vollständig im Offline- oder Online-Modus unter „
“

P90: 50ms

P99: <100ms

Erkennungsgeschwindigkeit

0.1%

Falsch-positiv-Rate

Auf Sandbox
Sandbox wurden Zero-Day-Exploits bestätigt
Entwickelt für Workflows im Bereich der unternehmensweiten Datei

Warum herkömmliche Erkennungsmethoden moderne Malware vom Typ „
“ übersehen

Signaturbasierte Erkennung und reaktive Analyse setzen Sicherheitsteams unbekannten Bedrohungen aus und überfluten gleichzeitig die SOC-Teams mit Warnmeldungen.

Unbekannte Malware umgeht Signaturen

Herkömmliche Antiviren-Engines stützen sich auf bekannte Muster und Signaturen. Neue oder polymorphe Malware kann die Erkennung umgehen, bis die Signaturen aktualisiert werden, wodurch Unternehmen in der kritischen Anfangsphase eines Angriffs ungeschützt bleiben.

Sandbox verlangsamen Sicherheitsabläufe

Das Ausführen verdächtiger Dateien verursacht Verzögerungen und belastet die Infrastruktur. Sicherheitsteams müssen auf die Laufzeitanalyse warten, bevor sie eine Entscheidung treffen können, was die Reaktionszeit verzögert und die Gefährdungsdauer verlängert.

Die Flut an Warnmeldungen überfordert die SOC-Teams

Sicherheitszentralen müssen täglich Tausende von Warnmeldungen bearbeiten. Hohe Fehlalarmquoten und manuelle Triage beeinträchtigen die Effizienz der Analysten und erhöhen das Risiko, dass echte Bedrohungen übersehen werden.

  • Risiko der Signaturumgehung

    Unbekannte Malware umgeht Signaturen

    Herkömmliche Antiviren-Engines stützen sich auf bekannte Muster und Signaturen. Neue oder polymorphe Malware kann die Erkennung umgehen, bis die Signaturen aktualisiert werden, wodurch Unternehmen in der kritischen Anfangsphase eines Angriffs ungeschützt bleiben.

  • Sandbox

    Sandbox verlangsamen Sicherheitsabläufe

    Das Ausführen verdächtiger Dateien verursacht Verzögerungen und belastet die Infrastruktur. Sicherheitsteams müssen auf die Laufzeitanalyse warten, bevor sie eine Entscheidung treffen können, was die Reaktionszeit verzögert und die Gefährdungsdauer verlängert.

  • Alarmüberlastung

    Die Flut an Warnmeldungen überfordert die SOC-Teams

    Sicherheitszentralen müssen täglich Tausende von Warnmeldungen bearbeiten. Hohe Fehlalarmquoten und manuelle Triage beeinträchtigen die Effizienz der Analysten und erhöhen das Risiko, dass echte Bedrohungen übersehen werden.

Adaptive , die Malware vom Typ „
“ dazu zwingt, sich zu offenbaren

Eine dynamische Analyse auf Befehlsebene, die skalierbar ist, ohne dabei an Transparenz, Geschwindigkeit oder Flexibilität bei der Bereitstellung einzubüßen.

Vorhersage von Bedrohungen vor der Ausführung

Analysiert strukturelle und verhaltensbezogene Dateiindikatoren, um böswillige Absichten zu erkennen, bevor die Ausführung, die Auslösung oder die Laufzeitüberwachung stattfindet.

Falsch-positive Ergebnisse und Alarmmüdigkeit reduzieren

Das Modell wurde anhand sorgfältig ausgewählter Unternehmensdatensätze trainiert, um eine hohe Erkennungsgenauigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig Fehlalarme zu minimieren, die die SOC-Teams belasten.

Multiscanning stärken

ErweitertMultiscanning MetaDefender Multiscanning um prädiktive Funktionen und erkennt Bedrohungen, die von herkömmlichen Antiviren-Engines nicht erkannt werden.

Vorausschauende Erkennung auf Basis echter Zero-Day-Informationen

Predictive Alin AI nutzt Modelle des maschinellen Lernens, die anhand von Unternehmensdaten trainiert und kontinuierlich anhand von in einer Sandbox bestätigten Bedrohungen neu trainiert werden.

SCHRITT 1

Strukturelle Dateianalyse

SCHRITT 1

Strukturelle Dateianalyse

Analysiert Entropiemuster, strukturelle Merkmale und semantische Signale in Dateien, um Anzeichen für böswillige Absichten bereits vor der Ausführung zu erkennen.

SCHRITT 2

Zero-Day-Lernzyklus

SCHRITT 2

Zero-Day-Lernzyklus

Maschinelle Lernmodelle werden kontinuierlich anhand von in der Sandbox bestätigten Zero-Day-Entdeckungen aus MetaDefender neu trainiert.

SCHRITT 3

Inline-Entscheidungen auf Basis von maschinellem Lernen

SCHRITT 3

Inline-Entscheidungen auf Basis von maschinellem Lernen

Liefert Bedrohungsprognosen innerhalb von Millisekunden und ermöglicht so Echtzeitschutz für alle Dateiverarbeitungsprozesse im Unternehmen, ohne den Betrieb zu beeinträchtigen.

  • SCHRITT 1

    Strukturelle Dateianalyse

    Analysiert Entropiemuster, strukturelle Merkmale und semantische Signale in Dateien, um Anzeichen für böswillige Absichten bereits vor der Ausführung zu erkennen.

  • SCHRITT 2

    Zero-Day-Lernzyklus

    Maschinelle Lernmodelle werden kontinuierlich anhand von in der Sandbox bestätigten Zero-Day-Entdeckungen aus MetaDefender neu trainiert.

  • SCHRITT 3

    Inline-Entscheidungen auf Basis von maschinellem Lernen

    Liefert Bedrohungsprognosen innerhalb von Millisekunden und ermöglicht so Echtzeitschutz für alle Dateiverarbeitungsprozesse im Unternehmen, ohne den Betrieb zu beeinträchtigen.

Core Vorteile

Ebene für Informationen vor der Ausführung

Erkennt böswillige Absichten noch vor der Ausführung in einer Sandbox oder der Laufzeitüberwachung und schließt damit die Lücke zwischen statischer Überprüfung und Verhaltensanalyse.

Leistung im Millisekundenbereich

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

Geringe Falsch-Positiv-Rate

Die Rate an Fehlalarmen liegt bei etwa 0,1 %, sodass sich die SOC-Teams auf echte Bedrohungen konzentrieren können, anstatt sich mit irrelevanten Meldungen zu beschäftigen.

Fähigkeit zur Offline-Erkennung

Funktioniert sowohl in Online- als auch in Offline-Umgebungen und unterstützt isolierte Netzwerke sowie regulierte Branchen.

NahtloseMetaDefender

Lässt sich in MetaDefender Core, Cloud und Multiscanning-Workflows implementieren, ohne dass Änderungen an der Architektur erforderlich sind.


Entwickelt für die Realität der Dateiverwaltung in Unternehmen

Die prädiktive Alin-KI wird auf kuratierten, datenschutzkonformen Unternehmensdatensätzen trainiert, die reale Dateibewegungsmuster widerspiegeln und nicht auf Verbraucherdaten basieren.

  • Die Engine analysiert Dateistrukturmerkmale, Entropiemuster und semantische Indikatoren, um böswillige Absichten vorherzusagen.
  • Jeder in der Sandbox bestätigte Zero-Day-Angriff stärkt das Modell und schafft so einen kontinuierlichen Regelkreis, der die Vorhersagegenauigkeit im Laufe der Zeit verbessert.
  • Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, schädliche Dateien vor ihrer Ausführung zu stoppen, wobei die Anzahl der Fehlalarme gering und die Auswirkungen auf die Leistung minimal bleiben.

Überall einsatzfähig, überall integrierbar

Skalierbare, umfassende Dateisicherheitslösung, die sich nahtlos integrieren lässt und Ihren Dateien folgt, wo immer sie hingehen.

Vor-Ort-Bereitstellung

Bereitstellung über MetaDefender Core Windows- oder Linux-Umgebungen. Ideal für regulierte Organisationen und isolierte Netzwerke, die eine lokale Verarbeitung und vollständige Kontrolle über die Erkennungsinfrastruktur erfordern.

Cloud

Verfügbar über MetaDefender Cloud . Bietet skalierbare prädiktive Erkennung für cloudbasierte Dateiüberprüfungs-Workflows und Unternehmensanwendungen.

Hybridbereitstellung 

Kombinieren Sie lokale und Cloud-Umgebungen. Behalten Sie die lokale Überwachung für sensible Systeme bei und skalieren Sie gleichzeitig die Erkennungskapazität über die gesamte Cloud-Infrastruktur hinweg.

Ressourcen

Stoppen Sie Zero-Day-Bedrohungen, bevor sie ausgeführt werden

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