見逃せないアップデート：Office 2016 および Office 2019 のサポート終了
AIを活用した実行前のゼロデイ攻撃検知をミリ秒単位で実行し、
のサンドボックス実行やクラウドへの依存なしに、悪意のあるファイルが実行されるのを未然に阻止します。
検出速度
偽陽性率
シグネチャベースの検知とリアクティブ分析では、セキュリティチームが未知の脅威にさらされたままになる一方で、SOCチームはアラートの洪水に圧倒されてしまいます。
従来のウイルス対策エンジンは、既知のパターンやシグネチャに依存しています。新しいマルウェアやポリモーフィック型マルウェアは、シグネチャが更新されるまで検出を回避することができ、その結果、攻撃の重要な初期段階において組織が危険にさらされたままになります。
不審なファイルの実行には、処理の遅延やインフラへの負荷が生じます。セキュリティチームは判定結果を得るまで実行時分析を待たなければならないため、対応が遅れ、攻撃にさらされる時間が長引いてしまいます。
セキュリティオペレーションセンターでは、毎日何千件ものアラートが発生しています。誤検知率の高さや手作業による優先順位付けは、アナリストの効率を低下させ、実際の脅威を見逃すリスクを高めています。
可視性、速度、導入の柔軟性を損なうことなく、拡張性を実現する命令レベルの動的解析。
実行、起動、または実行時監視が行われる前に、ファイルの構造的および動作上の指標を分析し、悪意のある意図を予測します。
厳選された企業向けデータセットを用いて学習されており、高い検知精度を維持しつつ、SOCチームに負担をかける誤検知を最小限に抑えています。
MetaDefender Multiscanning に予測型インテリジェンスを追加し、従来のアンチウイルスエンジンでは検知できない脅威を特定します。
Predictive Alin AIは、企業データを用いて学習させ、サンドボックスで確認された脅威に基づいて継続的に再学習を行う機械学習モデルを採用しています。
ファイル内のエントロピーパターン、構造的属性、および意味的シグナルを分析し、実行前に悪意のある意図を示す兆候を検知します。
機械学習モデルは、MetaDefender Aetherによってサンドボックス環境で検証されたゼロデイ脆弱性の発見情報を用いて、継続的に再学習されています。
数ミリ秒で脅威の予測を提供し、業務を妨げることなく、企業のファイルワークフロー全体をリアルタイムで保護します。
サンドボックスでの実行や実行時監視の前に悪意のある意図を検知し、静的スキャンと行動分析の間のギャップを埋めます。
Engineered for enterprise workflows with P90: 50ms and P99: <100ms verdict times for high-risk executable files.
誤検知率を約0.1%に抑えることで、SOCチームはノイズの調査に時間を割くことなく、真の脅威への対応に集中できるようになります。
オンライン環境とオフライン環境の両方で安定して動作し、エアギャップネットワークや規制産業にも対応しています。
MetaDefender Core、Cloud、およびマルチスキャン・ワークフロー全体に、アーキテクチャの変更を必要とせずに展開できます。
Predictive Alin AIは、一般ユーザーのテレメトリデータではなく、実際のファイル移動パターンを反映した、厳選されたプライバシー保護対策が施された企業向けデータセットを用いて学習されています。
拡張性に優れた、包括的なファイルセキュリティを実現します。
WindowsまたはLinuxCore 介して展開します。ローカルでの処理と検知インフラの完全な制御を必要とする、規制対象の組織やエアギャップネットワークに最適です。
MetaDefender Cloud を通じて利用可能です。クラウドベースのファイル検査ワークフローやエンタープライズアプリケーション全体において、拡張性の高い予測型検知機能を提供します。
オンプレミス環境とクラウド環境を統合します。機密性の高いシステムについてはローカルでの検査を維持しつつ、クラウドインフラ全体で検知能力を拡張します。
