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OPSWAT Predictive Alin AI

邊界處的 AI 原生零日漏洞預測

由人工智慧驅動的執行前零日漏洞偵測,能在數毫秒內完成,無需透過
沙箱觸發或依賴雲端服務,即可在惡意檔案執行前予以阻擋。

  • 執行前偵測
  • 0.1% 假陽性
  • 毫秒判決

執行前
零日漏洞
偵測

完全支援
,無論是離線或線上模式皆可運作

P90: 50ms

P99: <100ms

檢測速度

0.1%

假陽性率

在Sandbox 上重新訓練
確認為零日漏洞
專為企業檔案
工作流程打造

為何傳統偵測技術無法偵測到
上的現代惡意軟體

基於簽名的偵測與反應式分析,不僅使資安團隊暴露於未知威脅之下,更會讓安全營運中心(SOC)團隊被大量警報淹沒。

未知惡意軟體繞過簽名檢測

傳統的防毒引擎仰賴已知的模式與簽名。新型或多態惡意軟體能在簽名更新前規避偵測,導致組織在攻擊的關鍵初期階段暴露於風險之中。

Sandbox 拖慢了資安工作流程

執行可疑檔案會造成延遲並增加基礎設施的負載。資安團隊必須等待執行時分析結果才能獲得判定,這不僅延遲了應對速度,也延長了系統暴露於風險中的時間。

警報數量令安全營運中心團隊應接不暇

安全運作中心每天要處理數以千計的警報。過高的誤報率與手動分流作業,不僅降低了分析師的工作效率,也增加了漏報真實威脅的風險。

  • 簽名規避風險

    未知惡意軟體繞過簽名檢測

    傳統的防毒引擎仰賴已知的模式與簽名。新型或多態惡意軟體能在簽名更新前規避偵測,導致組織在攻擊的關鍵初期階段暴露於風險之中。

  • Sandbox

    Sandbox 拖慢了資安工作流程

    執行可疑檔案會造成延遲並增加基礎設施的負載。資安團隊必須等待執行時分析結果才能獲得判定,這不僅延遲了應對速度,也延長了系統暴露於風險中的時間。

  • 警報過載

    警報數量令安全營運中心團隊應接不暇

    安全運作中心每天要處理數以千計的警報。過高的誤報率與手動分流作業,不僅降低了分析師的工作效率,也增加了漏報真實威脅的風險。

Adaptive 迫使「
」惡意軟體現形

一種能在不犧牲可視性、速度或部署靈活性的前提下,仍能擴展的指令級動態分析。

執行前威脅預測

分析檔案的結構與行為指標,以在執行、觸發或運行時監控發生之前預測惡意意圖。

減少誤報並緩解警報疲勞

本系統經由精選的企業資料集進行訓練,旨在維持高偵測準確度,同時將給安全營運中心(SOC)團隊帶來負擔的誤報率降至最低。

強化Multiscanning

為MetaDefender Multiscanning 增添預測性智慧,能偵測到傳統防毒引擎無法察覺的威脅。

基於真實零日漏洞情報的預測性偵測

Predictive Alin AI 採用機器學習模型,這些模型不僅是基於企業數據訓練而成,更會持續針對經沙箱驗證的威脅進行重新訓練。

步驟一

結構檔案分析

步驟一

結構檔案分析

分析檔案內的熵模式、結構屬性及語義訊號,以在執行前偵測惡意意圖的跡象。

步驟二

零日學習迴圈

步驟二

零日學習迴圈

機器學習模型會持續利用MetaDefender 經沙箱驗證的零日漏洞發現結果進行重新訓練。

步驟三

內嵌式機器學習判定

步驟三

內嵌式機器學習判定

能在數毫秒內提供威脅預測,讓企業檔案工作流程獲得即時保護,同時不影響日常運作。

  • 步驟一

    結構檔案分析

    分析檔案內的熵模式、結構屬性及語義訊號,以在執行前偵測惡意意圖的跡象。

  • 步驟二

    零日學習迴圈

    機器學習模型會持續利用MetaDefender 經沙箱驗證的零日漏洞發現結果進行重新訓練。

  • 步驟三

    內嵌式機器學習判定

    能在數毫秒內提供威脅預測,讓企業檔案工作流程獲得即時保護,同時不影響日常運作。

Core 優點

執行前智慧層

在沙箱觸發或執行時監控之前即偵測惡意意圖,彌合靜態掃描與行為分析之間的差距。

毫秒級效能

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

低假陽性率

將誤報率維持在約 0.1%,讓安全營運中心(SOC)團隊能專注於真正的威脅,而非調查無關的警報。

離線偵測功能

無論在線上或線下環境中皆能穩定運作,並支援物理隔離網路及受監管產業。

與MetaDefender 無縫MetaDefender

可在MetaDefender Core、Cloud 以及多重掃描工作流程中部署,無需進行架構變更。

專為企業級檔案
環境打造

Predictive Alin AI 是基於經過精心整理且符合隱私保護標準的企業資料集所訓練而成,這些資料集反映的是真實的檔案移動模式,而非消費者的遠端監測數據。

  • 該引擎透過分析結構性檔案屬性、熵模式及語義指標,來預測惡意意圖。
  • 每個經沙箱驗證的零日漏洞都會強化該模型,形成一個持續的回饋循環,使預測準確度隨時間推移而提升。
  • 此方法能讓組織在惡意檔案執行前加以阻擋,同時保持低誤報率並將對效能的影響降至最低。

隨處部署,隨處整合

可擴充的全面性檔案安全解決方案,可與您的檔案無縫整合,並隨檔案到達任何地方。

本地部署

透過MetaDefender Core Windows 或 Linux 環境中部署。此方案非常適合受監管的組織以及需要本地處理並完全掌控偵測基礎架構的物理隔離網路。

雲端 部署

可透過MetaDefender Cloud 取得。提供可擴展的預測性偵測功能,涵蓋基於雲端的檔案檢查工作流程及企業應用程式。

混合部署 

整合本地與雲端環境。在維持敏感系統的本地檢測能力之同時,將偵測能力擴展至整個雲端基礎架構。

在零日威脅執行前予以阻擋

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