OPSWAT 獲得以下機構的信賴
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為何傳統工具已不敷使用
零日攻擊與規避型惡意軟體如今能輕易突破傳統、靜態或反應遲緩的安全防護工具。
威脅規避
現代惡意軟體經過精心設計，旨在突破靜態防禦機制，透過環境檢測、時序延遲及沙盒偵測等手段隱藏惡意行為。
這些威脅具備即時適應能力，利用傳統工具的盲點潛入系統，在簽名檔或啟發式檢測機制反應前便已悄然滲透。
緩慢的事件應對
不堪重負的團隊面臨過多警報與過少背景資訊。
若缺乏快速分級與明確優先排序機制，分析師將耗費關鍵時間調查誤報事件，而真實威脅則趁機橫向擴散並竊取數據，卻未被察覺。
能見度受限
碎片化的系統在網路層、終端點層與應用程式層之間產生了盲點。
當偵測機制未能統一時，威脅便可能隱匿不現，進而削弱整個環境中的預防與應對能力。
擴展性差
傳統工具並非為當今的數據量或現代攻擊的速度所設計。
隨著檔案與流量負載持續增長，偵測管道陷入停滯，分析佇列不斷擴增，安全漏洞日益擴大，使組織暴露於風險之中。
127%
多階段惡意軟體「
」複雜度提升*
7.3%
在24小時內*將
重新分類為惡意軟體的公開情報檔案
703%
2024年末憑證釣魚攻擊激增*
*根據超過一百萬次檔案掃描的測試數據。
統一零時差漏洞偵測
第一層：威脅聲譽
快速揭露已知的
威脅
阻止已知威脅的洪流。
即時或離線檢查網址、IP位址及網域名稱，以偵測惡意軟體、網路釣魚及殭屍網路。
阻斷了基礎設施與通用惡意軟體的重複利用，迫使攻擊者輪替基本指標。
第二層：動態分析
揭露未知
威脅
偵測躲避傳統沙箱的隱匿型惡意軟體。
基於模擬技術的沙盒會分析檔案，以偵測勒索軟體等隱藏威脅。
揭露程式殘留物、載入器鏈、腳本邏輯及規避策略。
第三層：威脅評分
威脅優先級排序
減少警報疲勞。
威脅風險等級採用分級制，可即時快速標示優先處理的威脅。
第四層：威脅獵捕
識別惡意軟體
活動
機器學習相似性搜尋
威脅模式關聯分析將未知威脅與已知惡意軟體、攻擊手法、基礎設施等進行比對。
揭露惡意軟體家族與攻擊行動，迫使攻擊者全面調整戰術與基礎設施。
「我們測試過的最快速度
」
維納克安全
330+
可偵測品牌
適用於機器學習
網路釣魚偵測
50+
檔案類型
提取工藝品、
圖像及其他內容
>14
自動化惡意軟體
家族提取
輕鬆整合
我們阻止那些無人知曉的攻擊，這些攻擊來自
。
20x
比傳統解決方案更快
深度可視性與快速反應
整合數十億威脅訊號與機器學習威脅相似性搜尋。
深層結構分析
快速分析50多種檔案類型，包括LNK和MSI檔案，以提取嵌入內容、工件及圖像。
自動化解碼、反編譯與殼碼模擬——結合 Python 解壓縮、巨集提取及 AutoIT 支援——為隱藏威脅提供深度可視性。
動態分析
運用機器學習技術，針對特定應用程式堆疊或環境執行定向觸發，以偵測並分類活躍威脅。
繞過反規避檢查，模擬 JavaScript、VBS 和 PowerShell 腳本，並動態調整控制流以揭露未知威脅。
威脅偵測與分類
透過機器學習（ML）分析，偵測超過330種網路釣魚品牌——即使離線狀態亦能偵測。
關聯IOC指標，運用900多項行為指標識別惡意意圖，從18個以上惡意軟體家族中提取配置，並透過基於相似性的聚類技術偵測未知威脅。
- MetaDefender
- MetaDefender
- MetaDefender
Threat Intelligence 整合
自動化威脅狩獵與即時偵測功能，可無縫整合於各情報來源之間。
該系統支援輸出至MISP與STIX格式，可Reputation Service，並與開源情報供應商建立連結，針對每項偵測到的威脅自動生成YARA規則。
次世代反規避引擎
從高度隱蔽的惡意軟體中提取入侵跡象指標，並觸發針對性攻擊，使分析師能專注於高價值發現。
沙箱技術能有效抵禦多種進階規避手法，包括：- 長時睡眠與迴圈操作- 使用者或網域驗證- 地理圍欄技術- 作業系統地區設定檢查- VBA程式碼覆蓋攻擊- 進階自動執行行為（如滑鼠懸停觸發機制）- 任務排程器濫用
- MetaDefender
- MetaDefender
驅動零時差偵測
橫跨所有環境
OPSWAT零時差偵測解決方案建基於一組整合技術套件，結合沙盒技術、自適應智能及
行為分析，能快速大規模揭露未知威脅——無論在本地端、雲端環境或兩者之間的任何位置皆能有效運作。
解鎖跨解決方案的零時差偵測
探索如何將零時差偵測導入您的網路邊界，
確保所有檔案皆能獲得進階零時差偵測，且不影響效能。
零時差偵測
適用於KioskSecure 免受周邊及可移除媒體上的未知威脅。
零時差偵測
適用於MFT在邊界與內部網路中實現持續的零時差漏洞偵測。
ICICAP零時差偵測
透過ICAP進行網頁與檔案傳輸的惡意軟體掃描與分析。
Storage Security零日偵測
Secure 透過網路傳輸的檔案皆受到保護，以防範未知威脅。
引爆器 - 永無止境的追尋
零時差偵測
OPSWAT業界領先動態分析技術背後的發展歷程
MetaDefender 背後的故事
Jan Miller –OPSWAT威脅分析部門技術長
簡·米勒是現代惡意軟體分析領域的先驅，以創立革新產業偵測隱蔽威脅方式的平台而聞名。在創立Payload Security並於CrowdStrike推動Falcon X發展後，他持續Filescan.io進行創新，該平台後被OPSWAT收購。身為AMTSO董事會成員，他倡導透明化原則，同時推動融合動態分析與威脅情報的技術，以揭露隱蔽型惡意軟體。
動態分析隨內建威脅情報不斷演進
MetaDefender 融合了 CPU 層級模擬技術、行為分析能力及自適應威脅情報（威脅聲譽評分、相似性搜尋）。這意味著能更快做出零日威脅判定，並提供更豐富的上下文資訊，為您的安全架構提供威脅狩獵與自動化應對的強大動能。
捍衛重要資產，全球信賴
OPSWAT 全球超過 1,900 家組織的OPSWAT 保護關鍵數據、資產及網路免受
裝置與檔案傳播威脅的侵害。
- 透過OPSWAT Multiscanning Adaptive Sandbox OPSWAT該銀行在不影響關鍵工作流程的前提下，強化了其網路安全架構。這些技術的無縫整合不僅提升了威脅偵測能力、優化行為分析流程，更確保了對嚴格金融安全法規的全面遵循。
專為各行各業設計
支援
符合監管要求
隨著網路攻擊及其執行者日益精進，全球監管機構正
實施法規，確保關鍵基礎設施採取必要措施維持安全。
推薦的資源
白皮書利用自適應威脅分析偵測高度迴避的惡意軟體
- 產品型錄
MetaDefender Sandbox 產品型錄
- 客戶案例
全球資安解決方案支出超過3000億美元？美國知名雲端公司利用MetaDefender Sandbox擴充威脅偵測能力
- 檔案
MetaDefender Sandbox 檔案
- 文章
惡意軟體分析文章
- 電子書
需要更聰明的沙箱
- 部落格文章
經過驗證的速度與安全性：Venak Security 的 AMTSO 認證測試確認MetaDefender Sandbox 的領導地位
- 指南
Sandbox 技術買家指南
常見問題
透過結合聲譽檢查、模擬式動態分析與行為智能技術，它能填補未知檔案型威脅的防禦盲點——讓您洞悉記憶體中的有效載荷、混淆式載入程式及釣魚套件，這些正是傳統簽名式防護與端點工具所無法偵測的威脅。
它在資料攝取階段（ICAP、電子郵件、MFT、網頁）進行整合，強化您的SIEM/SOAR系統（MISP/STIX、Splunk SOAR、Cortex XSOAR），並將高精準度的IOC指標與MITRE行為映射結果反饋至各工具，全面提升偵測效能。
編號。聲譽「大過濾器」能瞬間過濾絕大多數雜訊；可疑檔案將在模擬沙箱中引爆，其速度較傳統虛擬機器沙箱快10倍，資源效率高出100倍——在維持檔案流暢運作的同時，仍能攔截那關鍵的0.1%零時差威脅。
是的。支援部署於雲端、混合環境或完全本地部署/隔離環境（支援 RHEL/Rocky Linux），具備離線模式與憑證白名單機制，提供基於角色的存取控制、稽核日誌，以及適用於 NIS2/IEC 62443/NIST 規範環境的資料保留管控功能。
降低事件數量/平均修復時間（減少誤報、豐富上下文資訊），更早偵測公開情報管道未偵測到的威脅，並為檔案工作流程（電子郵件、MFT、入口網站）實現可量化的風險降低。多數客戶會先針對實際流量進行範圍限定的實證驗證，再逐步擴展部署。
