Adaptive Sandbox
Adaptive Sandbox la tecnología de análisis de malware evasivo OPSWATque utiliza el análisis dinámico basado en emulación para inspeccionar amenazas avanzadas en entornos en la nube, locales y aislados. Combina la emulación adaptativa con el análisis estático y de comportamiento para extraer indicadores de compromiso (IOC) útiles y dar soporte a los flujos de trabajo de los centros de operaciones de seguridad (SOC), la inteligencia sobre amenazas y la búsqueda de amenazas a gran escala.
- Resiliencia contra la evasión
- Análisis de gran volumen
- Indicadores de compromiso operativos
OPSWAT la confianza de
Motor de emulación de instrucciones «
»
Elude las técnicas de evasión contra máquinas virtuales
Más de 25 000
Server
120+
Tipos de archivo compatibles
~10 segundos
Análisis rápido
900+
Indicadores de comportamiento
Exportaciones en formato MISP, STIX y JSON
Implementaciones Cloud, locales y aisladas físicamente
El malware moderno se ha diseñado para eludir la detección
Los entornos aislados tradicionales basados en máquinas virtuales tienen dificultades en cuanto al rendimiento, la escalabilidad y las técnicas avanzadas contra el análisis.


El malware evasivo oculta su comportamiento
Las amenazas avanzadas detectan máquinas virtuales, retrasan la ejecución, comprueban la geolocalización o se activan únicamente en condiciones específicas, lo que impide que los entornos de pruebas tradicionales puedan detectar el comportamiento real en tiempo de ejecución.


El uso de entornos aislados ralentiza el flujo de archivos
Las granjas de detonación basadas en máquinas virtuales generan cuellos de botella, lo que obliga a las organizaciones a elegir entre la inspección en profundidad y la velocidad operativa en el perímetro o en los flujos de trabajo del SOC.


Las alertas carecen de profundidad conductual
Las inspecciones estáticas y las comprobaciones de reputación se limitan a los hash y los dominios, por lo que aportan poca información sobre las intenciones de los atacantes, las herramientas que utilizan o las relaciones entre las campañas.
Adaptive que
a y obliga al malware a revelarse
Análisis dinámico a nivel de instrucción que se adapta sin sacrificar la visibilidad, la velocidad ni la flexibilidad de implementación.
Desde la presentación del expediente hasta el veredicto sobre la conducta
Un proceso de análisis estático y dinámico por etapas diseñado para detectar técnicas de evasión y ataques en varias fases.
Características principales
Arquitectura resistente a la evasión
La emulación a nivel de instrucción reduce la vulnerabilidad ante técnicas de identificación de máquinas virtuales, como los periodos de inactividad prolongados, las comprobaciones de geolocalización, la detección de entornos aislados y la ejecución retardada de cargas útiles.
Gran capacidad de procesamiento
Procesa más de 25 000 análisis al día por servidor mediante una inspección dinámica de paso rápido, lo que permite dar soporte a entornos a escala empresarial sin cuellos de botella en el rendimiento.
Modelo de implementación flexible
Impleméntelo en entornos nativos de la nube, locales, híbridos o totalmente aislados, ajustándose a los requisitos normativos y a las restricciones operativas de alta seguridad.
Cobertura Adaptive
Adaptive Sandbox diseñado para hacer frente a las tácticas de evasión actuales, entre las que se incluyen:
- Geovallas y comprobaciones de ubicación
- Bucles de espera prolongada y de ejecución diferida
- Códigos VBA ofuscados y cargas útiles OOXML dañadas
- Ejecutables comprimidos o inflados
- Códigos shell y cargas útiles que solo ocupan memoria
- Cargadores y descargadores multietapa
Al manipular el flujo de ejecución a nivel de instrucción, el motor revela comportamientos que quizá nunca se activen en entornos basados en máquinas virtuales.


Impleméntalo en cualquier lugar, intégralo en cualquier sitio
Una solución de seguridad de archivos completa y escalable que se integra a la perfección y acompaña a tus archivos allá donde vayan.
Recursos

MetaDefender
Informe sobre el panorama de OPSWAT de 2025
































