Envío de registros, alertas y datos de telemetría a través de un diodo de datos

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OPSWAT Alin AI

Predicción de vulnerabilidades de día cero integrada con IA en el perímetro

Predictive Alin AI es el motor de detección de malware basado en inteligencia artificial OPSWAT, diseñado para la detección de vulnerabilidades de día cero antes de la ejecución. Ofrece resultados basados en el aprendizaje automático en milisegundos sin necesidad de ejecutar el malware en un entorno aislado, utiliza modelos entrenados para entornos empresariales y mejora continuamente mediante un reentrenamiento específico para vulnerabilidades de día cero, con el fin de identificar archivos de alto riesgo antes de su ejecución, al tiempo que reduce los falsos positivos en entornos empresariales.

Habla con el departamento de ventas
  • Detección previa a la ejecución
  • 0,1 % de falsos positivos
  • Veredictos en milésimas de segundo

Detección de vulnerabilidades de tipo «pre-ejecución» (
) y «zero-day» (
)

Funciona de forma totalmente «
», tanto en modo offline como online

P90: 50ms

P99: <100ms

Velocidad de detección

0.1%

Índice de falsos positivos

Se han vuelto a analizar en Sandbox
» y se ha confirmado que no presentan vulnerabilidades de día cero
Diseñado para los flujos de trabajo de gestión de archivos (File
) en el ámbito empresarial

Por qué los métodos de detección tradicionales no detectan el malware moderno de tipo «
»

La detección basada en firmas y el análisis reactivo dejan a los equipos de seguridad expuestos a amenazas desconocidas, al tiempo que abruman a los equipos del SOC con alertas.

Un malware desconocido elude las firmas

Los motores antivirus tradicionales se basan en patrones y firmas conocidos. El malware nuevo o polimórfico puede eludir la detección hasta que se actualicen las firmas, lo que deja a las organizaciones expuestas durante las primeras fases críticas de un ataque.

Sandbox ralentiza los flujos de trabajo de seguridad

La ejecución de archivos sospechosos genera latencia y una sobrecarga en la infraestructura. Los equipos de seguridad deben esperar a que se realice el análisis en tiempo de ejecución antes de obtener un veredicto, lo que retrasa la respuesta y aumenta el tiempo de exposición.

El volumen de alertas desborda a los equipos del SOC

Los centros de operaciones de seguridad reciben miles de alertas al día. Las elevadas tasas de falsos positivos y la clasificación manual reducen la eficiencia de los analistas y aumentan el riesgo de que se pasen por alto amenazas reales.

  • Riesgo de elusión de firmas

    Un malware desconocido elude las firmas

    Los motores antivirus tradicionales se basan en patrones y firmas conocidos. El malware nuevo o polimórfico puede eludir la detección hasta que se actualicen las firmas, lo que deja a las organizaciones expuestas durante las primeras fases críticas de un ataque.

  • Sandbox

    Sandbox ralentiza los flujos de trabajo de seguridad

    La ejecución de archivos sospechosos genera latencia y una sobrecarga en la infraestructura. Los equipos de seguridad deben esperar a que se realice el análisis en tiempo de ejecución antes de obtener un veredicto, lo que retrasa la respuesta y aumenta el tiempo de exposición.

  • Sobrecarga de alertas

    El volumen de alertas desborda a los equipos del SOC

    Los centros de operaciones de seguridad reciben miles de alertas al día. Las elevadas tasas de falsos positivos y la clasificación manual reducen la eficiencia de los analistas y aumentan el riesgo de que se pasen por alto amenazas reales.

Adaptive que 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.

Predicción de amenazas previa a la ejecución

Analiza los indicadores estructurales y de comportamiento de los archivos para predecir intenciones maliciosas antes de que se produzca la ejecución, la activación o la supervisión en tiempo de ejecución.

Reducir los falsos positivos y la fatiga por alertas

Entrenado con conjuntos de datos empresariales seleccionados para mantener una alta precisión en la detección y minimizar los falsos positivos que suponen una carga para los equipos del SOC.

Reforzar Multiscanning

Aporta inteligencia predictiva aMultiscanning MetaDefender Multiscanning , identificando amenazas que los motores antivirus tradicionales no detectan.

Detección predictiva basada en inteligencia real sobre vulnerabilidades de día cero

La IA predictiva de Alin utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con datos empresariales y que se vuelven a entrenar continuamente con amenazas confirmadas en entornos de prueba.

PASO 1

Análisis de archivos estructurales

PASO 1

Análisis de archivos estructurales

Analiza los patrones de entropía, los atributos estructurales y las señales semánticas de los archivos para detectar indicios de intenciones maliciosas antes de su ejecución.

PASO 2

Ciclo de aprendizaje «Zero-Day»

PASO 2

Ciclo de aprendizaje «Zero-Day»

Los modelos de aprendizaje automático se vuelven a entrenar continuamente utilizando los hallazgos de vulnerabilidades de día cero confirmados en entornos de prueba por MetaDefender .

PASO 3

Veredictos de aprendizaje automático en tiempo real

PASO 3

Veredictos de aprendizaje automático en tiempo real

Ofrece predicciones de amenazas en milisegundos, lo que permite una protección en tiempo real en todos los flujos de trabajo de archivos de la empresa sin interrumpir las operaciones.

  • PASO 1

    Análisis de archivos estructurales

    Analiza los patrones de entropía, los atributos estructurales y las señales semánticas de los archivos para detectar indicios de intenciones maliciosas antes de su ejecución.

  • PASO 2

    Ciclo de aprendizaje «Zero-Day»

    Los modelos de aprendizaje automático se vuelven a entrenar continuamente utilizando los hallazgos de vulnerabilidades de día cero confirmados en entornos de prueba por MetaDefender .

  • PASO 3

    Veredictos de aprendizaje automático en tiempo real

    Ofrece predicciones de amenazas en milisegundos, lo que permite una protección en tiempo real en todos los flujos de trabajo de archivos de la empresa sin interrumpir las operaciones.

Core

Capa de inteligencia previa a la ejecución

Detecta intenciones maliciosas antes de la ejecución en entorno aislado o la supervisión en tiempo de ejecución, salvando así la brecha entre el análisis estático y el análisis de comportamiento.

Rendimiento a nivel de milisegundos

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

Baja tasa de falsos positivos

Mantiene una tasa de falsos positivos de aproximadamente el 0,1 %, lo que permite a los equipos del SOC centrarse en las amenazas reales en lugar de investigar alertas irrelevantes.

Funcionalidad de detección sin conexión

Funciona de forma fiable tanto en entornos en línea como fuera de línea, y es compatible con redes aisladas físicamente y sectores regulados.

MetaDefender perfecta conMetaDefender

Se implementa en MetaDefender Core, Cloud y los flujos de trabajo de análisis múltiple sin necesidad de realizar cambios en la arquitectura.

Diseñado para la realidad del archivo
o empresarial

La IA predictiva de Alin se ha entrenado con conjuntos de datos empresariales seleccionados y que respetan la privacidad, los cuales reflejan patrones reales de movimiento de archivos, en lugar de datos de telemetría de los usuarios.

  • El motor analiza los atributos estructurales de los archivos, los patrones de entropía y los indicadores semánticos para predecir la intención maliciosa.
  • Cada vulnerabilidad de día cero confirmada en el entorno de pruebas refuerza el modelo, creando un ciclo de retroalimentación continuo que mejora la precisión de las predicciones con el tiempo.
  • Este enfoque permite a las organizaciones detener los archivos maliciosos antes de que se ejecuten, manteniendo al mismo tiempo un bajo índice de falsos positivos y un impacto mínimo en el rendimiento.

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.

Implementación local

Impleméntelo a través de MetaDefender Core entornos Windows o Linux. Ideal para organizaciones sujetas a normativas y redes aisladas que requieren un procesamiento local y un control total sobre la infraestructura de detección.

Cloud

Disponible a través deCloud MetaDefender Cloud . Ofrece una detección predictiva escalable en flujos de trabajo de inspección de archivos basados en la nube y en aplicaciones empresariales.

Implementación híbrida 

Combina entornos locales y en la nube. Mantén la supervisión local de los sistemas críticos al tiempo que amplías la capacidad de detección en toda la infraestructura en la nube.

Recursos

Detén las amenazas de día cero antes de que se ejecuten

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