incentrata sul comportamento Threat Intelligence
Un motore tecnologico che trasforma i dati dei file e i segnali comportamentali in informazioni utili in contesti cloud, ibridi e isolati fisicamente.
- IOC ad alta fedeltà
- Correlazione di similarità
- Funzionamento offline
OPSWAT è affidabile per
50B+
Indicatori globali di minaccia
Derivato da Sandbox
Indicatori comportamentali
MISP e STIX
Esportazioni
Condivisione delle minacce e automazione dell'
Basato su ML
Ricerca per similarità
Pacchetti per la reputazione offline
Compatibile con SIEM e SOAR
Contesto di rilevamento mappato da MITRE
La reputazione da sola non basta
Le aziende gestiscono ogni giorno migliaia di file, e-mail e scambi di dati. Senza un’analisi approfondita e l’applicazione rigorosa delle politiche di
, le informazioni sensibili possono passare inosservate, creando gravi rischi in termini di conformità e sicurezza.
Troppo rumore, troppo poco contesto
I feed basati esclusivamente sulla reputazione forniscono indicatori grezzi senza approfondimenti comportamentali, costringendo gli analisti a passare manualmente da uno strumento all'altro per determinare il rischio effettivo.
Il malware polimorfico elude le firme
Le varianti ricompilate e le piccole mutazioni del codice eludono i sistemi di rilevamento basati su hash, creando lacune nella visibilità a livello di campagne e infrastruttura.
I compartimenti stagni nell'ambito dell'intelligence rallentano le indagini
Quando i risultati della sandbox, i dati sulla reputazione e i flussi di lavoro di ricerca non sono integrati, le indagini richiedono più tempo e le correlazioni relative agli attacchi zero-day passano inosservate.
Dagli indicatori all'analisi
Un motore unificato di intelligence sulle minacce che mette in relazione la reputazione globale con analisi basate sul comportamento e sulla somiglianza.
Una reputazione di spessore
Confronta file, URL, indirizzi IP e domini con fonti di intelligence globali, mettendo in relazione i risultati con indicatori comportamentali per una valutazione dei rischi più accurata.
IOC arricchiti dal punto di vista comportamentale
Acquisisce artefatti di runtime generati nell'ambiente sandbox, quali file creati, modifiche al registro di sistema, catene di esecuzione e callback C2, per fornire un contesto più ampio rispetto ai semplici hash.
Correlazione dei modelli di minaccia tramite apprendimento automatico
Identifica le famiglie, le varianti e le campagne di malware correlate raggruppando le somiglianze comportamentali e strutturali tra i vari campioni.
Intelligenza che mette in relazione,
, non si limita a raccogliere dati
Una pipeline di intelligence a più livelli progettata per individuare le relazioni tra indicatori, comportamenti e infrastrutture degli autori degli attacchi.
FASE 1Motore di valutazione della reputazione delle minacce
Analizza i file e gli elementi dell'infrastruttura confrontandoli con miliardi di indicatori globali, fornendo punteggi normalizzati e classificazioni contestuali in tempo reale o in modalità offline.
- FASE 2
Livello di correlazione comportamentale
Mappa gli indicatori di compromissione (IOC) estratti dall'ambiente sandbox e i comportamenti in fase di esecuzione per identificare intenzioni malevole, tecniche di persistenza e modalità operative degli autori degli attacchi.
- FASE 3
Correlazione e raggruppamento dei modelli di minaccia
Utilizza l'apprendimento automatico per individuare somiglianze strutturali e comportamentali, mettendo in luce varianti e relazioni tra campagne finora sconosciute.
Un'intelligenza che va oltre gli indicatori
Combina la reputazione globale, gli indicatori comportamentali (IOC) e la ricerca per somiglianza per individuare minacce sconosciute, ridurre i tempi di indagine e migliorare l'accuratezza del rilevamento.
Informazioni sull'
e Sandbox
Migliora i controlli basati sulla reputazione grazie agli indicatori comportamentali (IOC) estratti dall'analisi dinamica, aumentando l'accuratezza del rilevamento rispetto alle piattaforme di intelligence basate esclusivamente sulla reputazione.
Rilevamento delle varianti
su larga scala
La ricerca per somiglianza individua malware modificato e polimorfico, riducendo i punti ciechi quando gli aggressori cambiano gli hash o l'infrastruttura.
Arricchimento dei dati "
" ottimizzato per l'automazione
Le esportazioni strutturate tramite API REST, MISP, STIX e JSON consentono una rapida integrazione con SIEM e SOAR con un impegno tecnico minimo.
Scopri come funziona la correlazione delle informazioni
Scopri come gli indicatori comportamentali (IOC), il punteggio di reputazione e la ricerca per somiglianza mettono in luce le relazioni nascoste tra le campagne.
Intelligenza comportamentale vs feed basati esclusivamente sulla reputazione
Le piattaforme tradizionali di intelligence sulle minacce si basano principalmente su hash, indirizzi IP e domini noti. Sebbene siano utili, questi indicatori sono facili da modificare per gli hacker.
Questo motore di intelligence mette in relazione elementi comportamentali quali il flusso di esecuzione, i metodi di persistenza, i modelli di configurazione e il riutilizzo dell'infrastruttura. Questo cambiamento sposta il rilevamento a un livello più alto dello stack operativo dell'autore dell'attacco, rendendo l'elusione più costosa e più visibile.
Il risultato è un sistema di analisi che individua le relazioni tra le campagne, anziché limitarsi a elementi isolati.
Implementa l'intelligenza dove opera la tua sicurezza
Utilizza API cloud, tecniche di arricchimento ibrido o pacchetti di analisi offline per fornire informazioni sul contesto delle minacce ai sistemi SIEM, SOAR e ai flussi di lavoro di hunting.
Implementazione ibrida
Cloud con analisi locale. Supporta i flussi di lavoro dei SOC e dei TIP aziendali.
Assistenza per sistemi isolati fisicamente
Pacchetti per la reputazione offline. Continuità operativa per gli ambienti regolamentati.
Intelligenza Cloud
API in tempo reale. Set di dati globali aggiornati costantemente.
Affidati alle aziende leader a livello mondiale
Oltre 2.000 organizzazioni in tutto il mondo OPSWAT affidano a OPSWAT per proteggere i propri dati, risorse e reti critici
dalle minacce provenienti da dispositivi e file.
Servizi sanitari Clalit
- "Grazie alle funzionalità di multiscansione e alla sandbox basata su emulazione di OPSWAT, otteniamo sia profondità che velocità. I file vengono autorizzati o contrassegnati in pochi minuti, non in ore."Specialista in sicurezza informatica del governo
- Implementando Metascan™ Multiscanning Adaptive Sandbox OPSWAT, la banca ha rafforzato il proprio framework di sicurezza informatica senza interrompere i flussi di lavoro critici. La perfetta integrazione di queste tecnologie ha migliorato il rilevamento delle minacce, semplificato l'analisi comportamentale e garantito la conformità alle rigide normative di sicurezza finanziaria.
- "Con OPSWAT certi che i dati e le informazioni sensibili dei nostri clienti siano al sicuro."Zahi Ben-AbuResponsabile della sicurezza e della comunicazione infrastrutturale,
Servizi sanitari Clalit - "Avevamo bisogno di una soluzione in grado di adattarsi alle nostre crescenti esigenze, mantenendo sotto controllo i costi. Il sandboxing tradizionale era efficace, ma è diventato insostenibile con l'aumentare delle nostre esigenze di elaborazione dei dati".Responsabile delle operazioni di sicurezza
Risorse
Scheda tecnicaScheda tecnica di MetaDefender Threat Intelligence
- Rapporto
Sondaggio SANS su rilevamento e risposta
- Rapporto
2025 Rapporto OPSWAT sul panorama delle minacce
Soluzione breveMetaDefender Threat Intelligence
