OPSWAT 得到以下机构的信任
传统工具为何力不从心
零日漏洞和隐蔽型恶意软件利用了声誉检查、静态扫描、沙箱分析、警报优先级排序以及威胁狩猎之间的漏洞。
签名依赖
当威胁已被识别时，传统安全工具的效果最为显著。
新的文件、基础设施和恶意软件变种可能会通过初步信誉检查，因为目前尚无相应的签名、哈希值或先前的判定结果。
执行前缺口
大多数工具无法在文件运行之前可靠地评估其恶意意图。
如果没有预测性静态分析，安全团队要么必须放行未知文件，要么将其送交耗时更长的动态分析，这会导致延迟、积压以及不必要的沙箱需求。
威胁规避
现代恶意软件的设计旨在使其行为不被传统沙箱和静态防御机制所察觉。
环境检测、定时延迟、混淆、用户交互门控以及反虚拟机技术，有助于恶意文件保持休眠状态，直到其到达真实目标为止。
警报过载
安全团队收到的警报过于零散，而可供决策参考的背景信息却严重不足。
如果没有基于可信度的评分机制和明确的优先级排序，分析师就会把宝贵的时间浪费在调查误报上，而高风险威胁却仍在环境中肆意蔓延。
分散的威胁情报
点式工具往往仅停留在对单个文件的判定上。
如果没有共同的行为指标、相似性分析以及活动层面的关联分析，各团队将难以在整个环境中将相关的恶意软件变种、攻击者基础设施以及新兴的攻击模式联系起来。
统一零日漏洞检测
第一层：威胁信誉
快速暴露已知的
威胁
在进行更深入的分析之前，先阻止已知的威胁。
无论在线还是离线，都会将文件、URL、IP 地址和域名与持续更新的信誉情报进行比对。
该系统阻断了恶意软件和攻击者基础设施的重复利用，迫使攻击者轮换指标并重建传播路径。
第2层：静态分析
在威胁执行前预测未知威胁
弥补预执行检测方面的漏洞。
预测性Alin AI通过分析文件结构和行为特征，能在几毫秒内预测恶意意图，无需依赖特征码或触发测试。
在未知和多态恶意软件运行之前就将其检测出来，既减少了下游对沙箱的需求，又确保了文件传输速度。
第3层：动态分析
迫使隐藏的威胁现形
揭露静态分析和基于虚拟机的工具无法检测到的隐蔽型恶意软件。
一种基于仿真的Adaptive Sandbox 无需依赖可被检测到的虚拟机，Sandbox 恶意行为并探索替代执行路径。
揭示了加载器链、运行时残留物、混淆脚本、多阶段有效载荷以及规避技术。
第4层：威胁评分
优先处理最重要的事情
将复杂的威胁行为转化为可操作的结论。
将声誉、静态分析和动态分析信号进行关联，从而生成基于可信度的风险评分。
实时突出显示风险最高的威胁，从而减少误报、警报干扰以及分析师的初步筛选时间。
第5层：威胁狩猎
将威胁与活动关联起来
从孤立的文件检测转向基于安全活动的智能分析。
基于机器学习的相似性搜索和威胁模式关联功能，可将未知样本与已知的恶意软件、基础设施、战术及相关变种建立关联。
揭露恶意软件家族和攻击者活动，迫使对手彻底改造其工具、基础设施和攻击手法。
“我们测试过的最快速度
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比传统解决方案更快
亲眼见证零日漏洞检测的实际应用
了解OPSWAT解决方案如何通过结合自适应沙箱、威胁情报、威胁评分和相似性搜索，在文件进入关键环境之前，在网络边界检测零日威胁。
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1 个视频
MetaDefender 产品概述
深度可视性与快速响应
利用数十亿威胁信号及机器学习威胁相似性搜索技术。
深层结构分析
快速分析50多种文件类型（包括LNK和MSI），以提取嵌入内容、文件残留及图像。
自动化解码、反编译和shellcode仿真——结合Python解包、宏提取及AutoIT支持——为隐藏威胁提供深度可视化洞察。
动态分析
利用机器学习和定向触发机制，在特定应用程序堆栈或环境中检测并分类活跃威胁。
绕过反规避检测，模拟JavaScript、VBS和PowerShell脚本，并动态调整控制流以发现未知威胁。
威胁检测与分类
通过机器学习（ML）分析检测330多个钓鱼品牌——即使在离线状态下也能实现。
关联IOC指标，通过900余种行为特征识别恶意意图，从18个以上恶意软件家族中提取配置信息，并借助基于相似性的聚类分析检测未知威胁。
- MetaDefender
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Threat Intelligence 集成
自动化威胁追踪与实时检测在各类情报源之间无缝集成。
该系统支持导出MISP和STIX格式数据，可查询Cloud Reputation Service，对接开源情报供应商，并针对每项检测到的威胁自动生成YARA规则。
新一代反规避引擎
从高度隐蔽的恶意软件中提取入侵迹象，并触发定向攻击，使分析师能够专注于高价值发现。
沙箱可有效抵御高级规避技术，包括长睡眠与循环、用户或域验证、地理围栏、操作系统区域设置检测、VBA覆盖攻击，以及鼠标悬停触发等高级自动执行行为和任务计划程序滥用。
- MetaDefender
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驱动零日检测
覆盖所有环境
OPSWAT零日检测解决方案基于统一技术套件构建，融合沙箱技术、自适应智能及
行为分析能力，能够在本地环境、云端或任何混合场景中，以高速和大规模揭露未知威胁。
解锁跨解决方案的零日漏洞检测
了解如何将零日检测引入您的网络边界，
确保所有文件都能获得先进的零日检测能力，且不会造成性能延迟。
零日检测
适用于KioskSecure 免受外围设备及可移动存储介质上未知威胁的侵害。
零日检测
MFT在网络边界和内部实现持续的零日漏洞检测。
ICICAP零日检测
通过ICAP对网页及文件传输进行恶意软件扫描与分析。
Storage Security零日检测
Secure 网络上传输Secure 文件Secure ，以防范未知威胁。
引爆器——永无止境的征程
零日漏洞检测
OPSWAT行业领先动态分析技术背后的故事
MetaDefender 背后的故事
简·米勒——OPSWATPSWAT威胁分析首席技术官
简·米勒是现代恶意软件分析领域的先驱，以创建革新行业规避威胁检测方式的平台而闻名。他先后创立Payload Security公司，并在CrowdStrike公司推动Falcon X平台发展，随后Filescan.io持续创新，该平台后被OPSWAT收购。作为AMTSO董事会成员，他倡导透明化理念，同时推动融合动态分析与威胁情报的技术发展，以揭露规避型恶意软件。
五层架构将未知文件转化为可操作的情报
MetaDefender 将威胁信誉评估、基于 Alin AI 的预测性静态分析、基于仿真的动态分析、威胁评分以及威胁狩猎整合到一条检测管道中。由此可实现更快的执行前决策、更深入的零日漏洞可视性、更清晰的优先级排序，并为整个安全架构中的自动化响应和攻击活动级别的调查提供更丰富的情报。
全球信赖，捍卫关键所在
全球OPSWAT 超过 2,100 家机构OPSWAT 解决方案保护关键数据、资产和网络免受
设备及文件传播的威胁。
- 通过OPSWAT Multiscanning Sandbox该Sandbox在不影响关键工作流程的前提下强化了网络安全框架。这些技术的无缝集成不仅提升了威胁检测能力，优化了行为分析流程，还确保了对严格金融安全法规的合规性。
“With OPSWAT we are confident that the sensitive data and information of our customer is secure.”扎希-本-阿布安全和基础设施通信主管，
Clalit Health Services- 该组织通过OPSWAT MetaDefender 其基于虚拟机的沙箱，从而解决了安全运营中心（SOC）和风险方面的挑战。MetaDefender 是一款基于指令级仿真的统一零日漏洞检测解决方案。这一架构转变使安全团队能够将动态分析从安全运营中心转移到网络边界，从而在威胁到达用户或终端设备之前将其拦截。
专为各行业设计
支持
符合监管要求
随着网络攻击及其实施者的手段日益复杂，全球监管机构正
地实施法规，以确保关键基础设施采取必要措施保障安全。
常见问题
通过结合信誉检查、基于仿真技术的动态分析和行为智能，它消除了未知文件型威胁的盲区——让您能够发现内存中的有效载荷、混淆的加载器和钓鱼工具包，这些都是签名检测和端点工具所无法识别的。
它在数据采集环节（ICAP、邮件、MFT、Web）接入，增强您的SIEM/SOAR系统（MISP/STIX、Splunk SOAR、Cortex XSOAR），并回馈高保真IOC指标及MITRE映射行为，从而提升所有工具的检测能力。
No. Reputation 的"伟大过滤器"能瞬间清除大部分干扰；可疑文件将在模拟沙箱中进行检测——该沙箱比传统虚拟机沙箱快10倍，资源利用率高100倍，在保持文件流畅传输的同时，仍能捕获关键的0.1%零日威胁。
是的。支持部署云端、混合环境或完全本地/物理隔离环境（支持RHEL/Rocky Linux），提供离线模式与证书白名单机制，具备基于角色的访问控制、审计日志及数据保留控制功能，适用于NIS2/IEC 62443/NIST标准环境。
事件数量减少/平均修复时间缩短（误报率降低，上下文信息更丰富），更早发现公开情报中未被察觉的威胁，并显著降低文件工作流（电子邮件、MFT、门户）的风险。多数客户会先在真实流量中进行范围限定的验证，随后逐步扩展部署。
