Learn More about Benny Czarny's Book Cybersecurity Upside Down
Mendeteksi ancaman zero-day dan malware yang sulit terdeteksi menggunakan sandbox adaptif generasi terbaru yang dilengkapi dengan intelijen ancaman bawaan. Dirancang untuk kecepatan dan analisis mendalam.
Malware zero-day dan malware yang sulit terdeteksi memanfaatkan celah-celah antara pemeriksaan reputasi, pemindaian statis, analisis sandbox, penetapan prioritas peringatan, dan pencarian ancaman.
Alat keamanan tradisional paling efektif ketika ancaman telah teridentifikasi.
File baru, infrastruktur, dan varian malware dapat lolos dari pemeriksaan reputasi awal karena belum ada tanda tangan, hash, atau penilaian sebelumnya.
Sebagian besar alat tidak dapat secara andal mendeteksi niat jahat sebelum sebuah berkas dijalankan.
Tanpa analisis statis prediktif, tim keamanan harus memilih antara membiarkan berkas yang tidak dikenal lolos atau mengirimkannya ke proses analisis dinamis yang lebih lambat, sehingga menimbulkan penundaan, penumpukan pekerjaan, dan permintaan penggunaan sandbox yang tidak perlu.
Malware modern dirancang untuk menyembunyikan aktivitasnya dari sandbox konvensional dan sistem pertahanan statis.
Pemeriksaan lingkungan, penundaan waktu, pengaburan kode, mekanisme verifikasi interaksi pengguna, dan teknik anti-VM membantu berkas berbahaya tetap tidak aktif hingga mencapai target yang sebenarnya.
Tim keamanan menerima terlalu banyak peringatan yang tidak saling terkait dan terlalu sedikit konteks yang dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan.
Tanpa sistem penilaian berbasis tingkat kepercayaan dan penetapan prioritas yang jelas, para analis menghabiskan waktu yang sangat berharga untuk menyelidiki hasil positif palsu, sementara ancaman berisiko tinggi terus menyebar di lingkungan tersebut.
Alat-alat Point sering kali hanya memberikan penilaian terhadap satu berkas saja.
Tanpa adanya indikator perilaku bersama, analisis kesamaan, dan korelasi di tingkat kampanye, tim-tim mengalami kesulitan untuk menghubungkan varian malware yang terkait, infrastruktur penyerang, dan pola serangan baru yang muncul di seluruh lingkungan.
Alat keamanan tradisional paling efektif ketika ancaman telah teridentifikasi.
File baru, infrastruktur, dan varian malware dapat lolos dari pemeriksaan reputasi awal karena belum ada tanda tangan, hash, atau penilaian sebelumnya.
Sebagian besar alat tidak dapat secara andal mendeteksi niat jahat sebelum sebuah berkas dijalankan.
Tanpa analisis statis prediktif, tim keamanan harus memilih antara membiarkan berkas yang tidak dikenal lolos atau mengirimkannya ke proses analisis dinamis yang lebih lambat, sehingga menimbulkan penundaan, penumpukan pekerjaan, dan permintaan penggunaan sandbox yang tidak perlu.
Malware modern dirancang untuk menyembunyikan aktivitasnya dari sandbox konvensional dan sistem pertahanan statis.
Pemeriksaan lingkungan, penundaan waktu, pengaburan kode, mekanisme verifikasi interaksi pengguna, dan teknik anti-VM membantu berkas berbahaya tetap tidak aktif hingga mencapai target yang sebenarnya.
Tim keamanan menerima terlalu banyak peringatan yang tidak saling terkait dan terlalu sedikit konteks yang dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan.
Tanpa sistem penilaian berbasis tingkat kepercayaan dan penetapan prioritas yang jelas, para analis menghabiskan waktu yang sangat berharga untuk menyelidiki hasil positif palsu, sementara ancaman berisiko tinggi terus menyebar di lingkungan tersebut.
Alat-alat Point sering kali hanya memberikan penilaian terhadap satu berkas saja.
Tanpa adanya indikator perilaku bersama, analisis kesamaan, dan korelasi di tingkat kampanye, tim-tim mengalami kesulitan untuk menghubungkan varian malware yang terkait, infrastruktur penyerang, dan pola serangan baru yang muncul di seluruh lingkungan.
Memeriksa berkas, URL, alamat IP, dan domain berdasarkan data reputasi yang terus diperbarui, baik secara daring maupun luring.
Memblokir malware dan infrastruktur penyerang yang digunakan kembali, sehingga memaksa para penyerang untuk mengganti indikator dan membangun kembali jalur penyebaran.
Alin AI Prediktif menganalisis struktur file dan ciri-ciri perilaku untuk mendeteksi niat jahat dalam hitungan milidetik, tanpa menggunakan tanda tangan atau proses pengujian.
Mendeteksi malware yang belum pernah terdeteksi sebelumnya dan malware polimorfik sebelum dijalankan, sehingga mengurangi kebutuhan akan sandbox di tahap selanjutnya sekaligus menjaga kecepatan aliran file tetap tinggi.
Sebuah serangan " Adaptive " berbasis emulasiSandbox memicu perilaku berbahaya dan menjelajahi jalur eksekusi alternatif tanpa bergantung pada mesin virtual yang dapat terdeteksi.
Mengungkap rantai loader, artefak runtime, skrip yang disamarkan, muatan bertahap, dan teknik pengelakan.
Menghubungkan sinyal-sinyal dari analisis reputasi, analisis statis, dan analisis dinamis untuk menetapkan skor risiko berdasarkan tingkat keyakinan.
Menyoroti ancaman dengan risiko tertinggi secara real-time, sehingga mengurangi hasil positif palsu, gangguan peringatan, dan waktu yang dibutuhkan analis untuk melakukan penyaringan awal.
Pencarian kesamaan yang didukung ML dan Korelasi Pola Ancaman menghubungkan sampel yang tidak dikenal dengan malware, infrastruktur, taktik, serta varian terkait yang sudah diketahui.
Mengungkap keluarga malware dan kampanye penyerang, sehingga memaksa para penyerang untuk merombak alat, infrastruktur, dan taktik mereka.
Venak Security
Merek yang Dapat Dideteksi
untuk Deteksi Phishing Berbasis ML
Ekstrak artefak, gambar "
", dan lainnya
Ekstraksi Otomatis Malware
Keluarga
Lebih Cepat Dibandingkan Solusi Konvensional
Pelajari bagaimana solusi OPSWATmendeteksi ancaman zero-day di perbatasan jaringan dengan menggabungkan sandboxing adaptif, intelijen ancaman, penilaian ancaman, dan pencarian kesamaan sebelum berkas-berkas tersebut masuk ke lingkungan kritis.
Manfaatkan miliaran sinyal ancaman dan pencarian kesamaan ancaman berbasis pembelajaran mesin.
Dengan cepat menganalisis lebih dari 50 jenis file, termasuk LNK dan MSI, untuk mengekstrak konten yang tertanam, artefak, dan gambar.
Dekodifikasi otomatis, dekompilasi, dan emulasi shellcode—bersama dengan penguraian berkas Python, ekstraksi makro, serta dukungan AutoIT—memberikan wawasan mendalam mengenai ancaman tersembunyi.
Mendeteksi dan mengklasifikasikan ancaman aktif dengan menggunakan pembelajaran mesin serta pengujian terarah pada tumpukan aplikasi atau lingkungan tertentu.
Melewati pemeriksaan anti-pengelakan, mensimulasikan skrip JavaScript, VBS, dan PowerShell, serta menyesuaikan alur kontrol secara dinamis untuk mengungkap ancaman yang belum diketahui.
Mendeteksi lebih dari 330 merek phishing—bahkan secara offline—dengan menggunakan analisis Machine Learning (ML).
Lakukan korelasi terhadap IOC, identifikasi niat jahat dengan lebih dari 900 indikator perilaku, ekstrak konfigurasi dari lebih dari 18 keluarga malware, dan deteksi ancaman yang tidak dikenal melalui pengelompokan berbasis kesamaan.
Pencarian ancaman otomatis dan deteksi secara real-time terintegrasi secara mulus di seluruh sumber intelijen.
Sistem ini mengekspor data ke format MISP dan STIX, melakukan pencarian di MetaDefender Cloud Reputation Service , terhubung dengan penyedia intelijen sumber terbuka, dan secara otomatis menghasilkan aturan YARA untuk setiap ancaman yang terdeteksi.
Mengekstrak indikator kompromi dari malware yang sangat sulit dideteksi dan memicu serangan yang ditargetkan sehingga para analis dapat berfokus pada temuan yang sangat berharga.
Sandbox ini mampu mengatasi berbagai teknik pengelakan tingkat lanjut, termasuk tidur panjang dan loop, pemeriksaan pengguna atau domain, geofencing, pemeriksaan pengaturan wilayah sistem operasi, VBA stomping, perilaku eksekusi otomatis tingkat lanjut seperti pemicu saat kursor melayang di atas objek, serta penyalahgunaan penjadwal tugas.
Malware kini semakin sulit dideteksi
daripada sebelumnya—lihat datanya.
OPSWATSolusi Deteksi Zero-Day milik [nama perusahaan] dibangun di atas rangkaian teknologi terpadu yang menggabungkan sandboxing, kecerdasan adaptif, dan analisis perilaku berbasis "
" untuk mengidentifikasi ancaman yang belum dikenal dengan cepat dan dalam skala besar—baik di lingkungan on-premises, di cloud, maupun di mana pun di antaranya.
Solusi deteksi zero-day mandiri, yang memadukan teknologi sandboxing canggih dengan intelijen ancaman bawaan. Ungkap hubungan tersembunyi melalui analisis kesamaan ancaman berbasis pembelajaran mesin dan data reputasi untuk memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti guna respons yang lebih cepat.
Tingkatkan keamanan di lingkungan on-premises Anda dengan Adaptive Sandbox & Threat Intelligence untuk MetaDefender Core . Dapatkan analisis ancaman dinamis, kebijakan yang dapat disesuaikan, dan visibilitas terperinci untuk mendeteksi serta mencegah serangan zero-day sebelum menyebar.
Tingkatkan keamanan berbasis cloud Anda dengan Layanan Deteksi Malware Berbasis Perilaku ( Adaptive )Sandbox, yang dilengkapi dengan analisis dinamis dan deteksi berbasis perilaku. Dapatkan deteksi malware zero-day yang dapat diskalakan dengan wawasan yang cepat dan otomatis—tanpa memerlukan infrastruktur.
Mengidentifikasi ancaman terkait zero-day, mengevaluasi reputasi berkas secara real-time, dan merespons risiko yang muncul dengan lebih cepat melalui pencarian kesamaan ancaman berbasis machine learning serta pemeriksaan reputasi ancaman. Tim keamanan memperoleh intelijen ancaman yang lebih komprehensif untuk memastikan pertahanan yang lebih kuat terhadap malware yang terus berkembang dan serangan yang ditargetkan.
Temukan cara menerapkan deteksi serangan zero-day di perimeter jaringan Anda,
sehingga semua file mendapatkan perlindungan deteksi serangan zero-day tingkat lanjut tanpa mengorbankan kinerja.
Lindungi lingkungan dari ancaman yang tidak diketahui pada media periferal dan media yang dapat dilepas.
Dapatkan deteksi serangan zero-day secara berkelanjutan di perbatasan dan di dalam jaringan Anda.
Pemindaian dan analisis malware untuk situs web dan transfer file melalui ICAP.
Amankan semua file yang ditransfer melalui jaringan untuk melindungi dari ancaman yang tidak diketahui.
Kisah di Balik Teknologi Analisis Dinamis Terdepan di Industri dari OPSWAT
Jan Miller – Kepala Teknologi (CTO), Analisis Ancaman di OPSWAT
Jan Miller adalah seorang pelopor dalam analisis malware modern, yang dikenal karena meluncurkan platform-platform yang mengubah cara industri mendeteksi ancaman yang sulit terdeteksi. Setelah mendirikan Payload Security dan kemudian memimpin pengembangan Falcon X di CrowdStrike, ia terus berinovasi melalui Filescan.io, yang kemudian diakuisisi oleh OPSWAT. Sebagai anggota Dewan Direksi AMTSO, ia mengedepankan transparansi sekaligus mengembangkan teknik-teknik yang memadukan analisis dinamis dengan intelijen ancaman untuk mengungkap malware yang sulit terdeteksi.
Lima Lapisan Mengubah Berkas yang Tidak Dikenal Menjadi Informasi yang Dapat Ditindaklanjuti
MetaDefender Aether menggabungkan Reputasi Ancaman, analisis statis Predictive Alin AI, analisis dinamis berbasis emulasi, Penilaian Ancaman, dan Pencarian Ancaman dalam satu alur deteksi. Hasilnya adalah pengambilan keputusan pra-eksekusi yang lebih cepat, visibilitas zero-day yang lebih mendalam, penetapan prioritas yang lebih jelas, serta intelijen yang lebih komprehensif untuk respons otomatis dan investigasi tingkat kampanye di seluruh tumpukan keamanan.
OPSWAT Dipercaya oleh lebih dari 2.100 organisasi di seluruh dunia untuk melindungi data, aset, dan jaringan penting mereka dari ancaman yang berasal dari perangkat dan fil
.
Seiring dengan semakin canggihnya serangan siber dan pelaku ancaman yang melakukannya, badan-badan pengatur di seluruh dunia
menerapkan peraturan untuk memastikan bahwa infrastruktur kritis telah melakukan langkah-langkah yang diperlukan guna menjaga keamanannya.
Ungkap ancaman tersembunyi dengan analisis malware yang mendalam
yang didukung oleh teknologi MetaDefender Aether
dari OPSWAT—coba gratis.
Solusi ini menutup celah keamanan terhadap ancaman berbasis file yang tidak dikenal dengan menggabungkan pemeriksaan reputasi, analisis dinamis berbasis emulasi, dan intelijen perilaku—sehingga Anda dapat mendeteksi muatan dalam memori, loader yang disamarkan, dan perangkat phishing yang terlewatkan oleh tanda tangan dan alat endpoint.
Sistem ini terintegrasi pada tahap pengumpulan data (ICAP, email, MFT, web), memperkaya data SIEM/SOAR Anda (MISP/STIX, Splunk SOAR, Cortex XSOAR), dan mengirimkan kembali IOC berpresisi tinggi serta perilaku yang dipetakan ke MITRE untuk meningkatkan kemampuan deteksi di seluruh alat yang Anda gunakan.
Tidak. Fitur "great-filter" secara instan menyaring sebagian besar gangguan; file yang mencurigakan dijalankan dalam lingkungan sandbox emulasi yang 10 kali lebih cepat dan 100 kali lebih hemat sumber daya dibandingkan sandbox VM generasi lama—sehingga alur file tetap lancar sekaligus tetap mampu mendeteksi 0,1% ancaman zero-day yang benar-benar berbahaya.
Ya. Lakukan implementasi di cloud, hybrid, atau sepenuhnya di lokasi (on-prem) dengan isolasi jaringan (air-gapped) (mendukung RHEL/Rocky Linux), dilengkapi dengan mode offline dan daftar putih sertifikat, akses berbasis peran, log audit, serta kontrol retensi data untuk lingkungan berstandar NIS2/IEC 62443/NIST.
Penurunan volume insiden/MTTR (lebih sedikit hasil positif palsu, konteks yang lebih kaya), deteksi lebih dini terhadap ancaman yang tidak terdeteksi oleh OSINT, serta pengurangan risiko yang terukur untuk alur kerja berkas (email, MFT, portal). Sebagian besar pelanggan memulai dengan uji konsep (POC) yang terfokus pada lalu lintas data mereka yang sebenarnya, kemudian memperluasnya.