Verhaltensorientierte
Threat Intelligence
Eine Technologieplattform, die Dateidaten und Verhaltenssignale in verwertbare Erkenntnisse umwandelt – in Cloud-, Hybrid- und isolierten Umgebungen.
- Hochpräzise IOCs
- Ähnlichkeitskorrelation
- Offline-fähig
OPSWAT genießt das Vertrauen von
50B+
Globale Bedrohungsindikatoren
Sandbox der Sandbox abgeleitet
Verhaltensbasierte IOCs
MISP & STIX-
-Exporte
Austausch von Sicherheitswarnungen und Automatisierung von
auf maschinellem Lernen basierend
Ähnlichkeitssuche
Pakete für den Offline-Ruf
SIEM- und SOAR-fähig
MITRE-zugeordneter Erkennungskontext
Ein guter Ruf allein reicht nicht aus
Unternehmen verarbeiten täglich Tausende von Dateien, E-Mails und Datenaustauschvorgängen. Ohne gründliche Überprüfung und die Durchsetzung von Richtlinien
können sensible Informationen unbemerkt durchrutschen und damit erhebliche Compliance- und Sicherheitsrisiken verursachen.
Zu viel Lärm, zu wenig Kontext
Feeds, die sich ausschließlich auf Reputationsdaten stützen, liefern reine Kennzahlen ohne Einblicke in das Verhalten, sodass Analysten gezwungen sind, manuell zwischen verschiedenen Tools hin und her zu wechseln, um das tatsächliche Risiko zu ermitteln.
Polymorphe Malware umgeht Signaturen
Neukompilierte Varianten und geringfügige Codeänderungen umgehen die Hash-basierte Erkennung, wodurch Lücken in der Transparenz über Kampagnen und Infrastruktur hinweg entstehen.
Informationssilos verlangsamen Ermittlungen
Wenn Sandbox-Ergebnisse, Reputationsdaten und Hunting-Workflows nicht miteinander verknüpft sind, dauern Untersuchungen länger und Zero-Day-Zusammenhänge bleiben unbemerkt.
Von Kennzahlen zu Erkenntnissen
Eine einheitliche Threat-Intelligence-Engine, die globale Reputationsdaten mit verhaltens- und ähnlichkeitsbasierten Analysen verknüpft.
Ein fundierter Ruf
Überprüft Dateien, URLs, IP-Adressen und Domains anhand globaler Informationsquellen und gleicht die Ergebnisse mit Verhaltensindikatoren ab, um eine fundiertere Risikobewertung zu ermöglichen.
Verhaltensbereicherte IOCs
Erfasst aus der Sandbox stammende Laufzeitartefakte wie abgelegte Dateien, Registrierungsänderungen, Ausführungsketten und C2-Callbacks, um über einfache Hashwerte hinaus zusätzlichen Kontext zu liefern.
Korrelation von Bedrohungsmustern mittels maschinellem Lernen
Erkennt verwandte Malware-Familien, Varianten und Kampagnen, indem Verhaltens- und Strukturähnlichkeiten zwischen den Proben gruppiert werden.
Intelligenz, die Zusammenhänge aufzeigt,
, die nicht nur Daten sammelt
Eine vielschichtige Informationspipeline, die darauf ausgelegt ist, Zusammenhänge zwischen Indikatoren, Verhaltensweisen und der Infrastruktur von Angreifern aufzudecken.
SCHRITT 1Engine zur Bewertung der Bedrohungsreputation
Analysiert Dateien und Infrastrukturkomponenten anhand von Milliarden globaler Indikatoren und liefert in Echtzeit oder offline normalisierte Bewertungen sowie kontextbezogene Klassifizierungen.
- SCHRITT 2
Ebene der Verhaltenskorrelation
Ordnet in einer Sandbox extrahierte IOCs und Laufzeitverhalten zu, um böswillige Absichten, Persistenztechniken und Vorgehensweisen von Angreifern zu identifizieren.
- SCHRITT 3
Korrelation und Clusterbildung von Bedrohungsmustern
Nutzt maschinelles Lernen, um strukturelle und verhaltensbezogene Ähnlichkeiten zu erkennen und so bisher unbekannte Varianten und Zusammenhänge zwischen Kampagnen aufzudecken.
Intelligenz, die über Kennzahlen hinausgeht
Kombinieren Sie globale Reputation, verhaltensbasierte IOCs und Ähnlichkeitssuche, um unbekannte Bedrohungen aufzudecken, den Zeitaufwand für die Untersuchung zu reduzieren und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.
-Informationen Sandbox
Erweitert Reputationsprüfungen um Verhaltens-IOCs, die aus dynamischen Analysen gewonnen werden, und erhöht so die Erkennungsgenauigkeit im Vergleich zu Plattformen, die ausschließlich auf Reputationsdaten basieren.
Variantenerkennung
en in großem Maßstab
Die Ähnlichkeitssuche erkennt modifizierte und polymorphe Malware und verringert so Sicherheitslücken, wenn Angreifer Hash-Werte oder ihre Infrastruktur wechseln.
-Anreicherung für die Automatisierung
Strukturierte Exporte über REST-APIs, MISP, STIX und JSON ermöglichen eine schnelle SIEM- und SOAR-Integration bei minimalem technischem Aufwand.
Sehen Sie, wie die Verknüpfung von Erkenntnissen in der Praxis funktioniert
Erfahren Sie, wie Verhaltens-IOCs, Reputationsbewertungen und Ähnlichkeitssuchen verborgene Zusammenhänge zwischen Kampagnen aufdecken.
Verhaltensbasierte Informationen vs. reine Reputationsdaten
Herkömmliche Plattformen für Bedrohungsinformationen stützen sich in erster Linie auf bekannte Hash-Werte, IP-Adressen und Domains. Diese Indikatoren sind zwar nützlich, lassen sich von Angreifern jedoch leicht variieren.
Diese Intelligence-Engine setzt Verhaltensmerkmale wie Ausführungsablauf, Persistenzmethoden, Konfigurationsmuster und die Wiederverwendung von Infrastruktur in Beziehung zueinander. Durch diesen Ansatz wird die Erkennung weiter oben im operativen Stack des Angreifers angesiedelt, wodurch Umgehungsversuche aufwändiger und besser sichtbar werden.
Das Ergebnis ist eine Analyse, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Kampagnen aufdeckt, anstatt nur einzelne Elemente zu betrachten.
Setzen Sie intelligente Lösungen dort ein, wo Ihre Sicherheitsmaßnahmen greifen
Nutzen Sie Cloud-APIs, Hybrid-Enrichment oder Offline-Intelligence-Pakete, um Bedrohungskontext für SIEM-, SOAR- und Hunting-Workflows bereitzustellen.
Hybridbereitstellung
Cloud mit lokaler Analyse. Unterstützt SOC- und TIP-Workflows in Unternehmen.
Unterstützung für Air-Gapped-Systeme
Pakete zur Offline-Reputationsüberwachung. Kontinuität der Informationsbeschaffung für regulierte Umgebungen.
Cloud Intelligenz
API in Echtzeit. Ständig aktualisierte globale Datensätze.
Vertrauen bei führenden globalen Unternehmen
Über 2.000 Unternehmen weltweit OPSWAT auf OPSWAT um ihre kritischen Daten, Ressourcen und Netzwerke vor Bedrohungen durch Geräte und Dateien zu schützen
.
Clalit Health Services
- „Mit den Multiscanning-Funktionen und der emulationsbasierten Sandbox OPSWATprofitieren wir sowohl von Tiefe als auch von Geschwindigkeit. Dateien werden innerhalb von Minuten statt Stunden freigegeben oder markiert.“Cybersicherheitsspezialist einer Regierung
- Durch den Einsatz OPSWATMetascan™ Multiscanning OPSWAT Adaptive Sandbox konnte die Bank ihr Cybersicherheits-Framework stärken, ohne wichtige Arbeitsabläufe zu beeinträchtigen. Die nahtlose Integration dieser Technologien verbesserte die Erkennung von Bedrohungen, optimierte die Verhaltensanalyse und stellte die Einhaltung strenger Finanzsicherheitsvorschriften sicher.
- „Mit OPSWAT sind OPSWAT zuversichtlich, dass die sensiblen Daten und Informationen unserer Kunden sicher sind.“Zahi Ben-AbuLeiter der Abteilung Sicherheit und Infrastrukturkommunikation,
Clalit Health Services - „Wir brauchten eine Lösung, die sich an unsere wachsenden Anforderungen anpassen ließ und gleichzeitig die Kosten unter Kontrolle hielt. Herkömmliches Sandboxing war zwar effektiv, wurde aber mit steigenden Anforderungen an die Datenverarbeitung nicht mehr tragbar.“Der Leiter der Sicherheitsabteilung
Ressourcen
DatenblattMetaDefender Threat Intelligence
- Bericht
SANS-Umfrage zu Erkennung und Reaktion
- Bericht
2025 OPSWAT Bericht über die Bedrohungslandschaft
Lösung BriefMetaDefender Threat Intelligence
