Predictive Alin AI 是基于经过精心筛选且符合隐私保护标准的企业数据集进行训练的，这些数据集反映的是真实的文件移动模式，而非消费者遥测数据。
- 该引擎通过分析结构文件属性、熵模式和语义指标来预测恶意意图。
- 每个经沙箱验证的零日漏洞都会强化该模型，从而形成一个持续的反馈循环，随着时间的推移不断提升预测准确率。
- 这种方法使组织能够在恶意文件执行前将其拦截，同时保持较低的误报率并最大限度地减少对性能的影响。
预测性艾琳人工智能
基于AI的原生边界零日漏洞预测
基于人工智能的执行前零日漏洞检测可在数毫秒内完成，无需
沙箱触发或依赖云服务，即可在恶意文件执行前将其拦截。
- 执行前检测
- 0.1% 假阳性
- 毫秒裁决
执行前
零日漏洞
检测
完全支持
，无论在线还是离线
P90: 50ms
P99: <100ms
检测速度
0.1%
假阳性率
在Sandbox 上重新训练
确认存在零日漏洞
确认存在零日漏洞
专为企业文件
工作流打造
工作流打造
为什么传统检测手段无法发现
现代恶意软件
基于签名的检测和反应式分析不仅使安全团队面临未知威胁的风险，还会让安全运营中心（SOC）团队被海量警报淹没。
未知恶意软件绕过了签名检测
传统的杀毒引擎依赖已知的模式和特征码。新型或多态恶意软件可以在特征码更新之前绕过检测，导致企业在攻击的关键初期阶段面临风险。
Sandbox 拖慢了安全工作流程
执行可疑文件会引入延迟并增加基础设施开销。安全团队必须等待运行时分析结果才能得出结论，这不仅延迟了响应速度，还延长了系统暴露在风险中的时间。
警报数量令安全运营中心团队应接不暇
安全运营中心每天要处理数千条警报。较高的误报率和手动分级处理不仅降低了分析师的工作效率，还增加了漏报真实威胁的风险。
Adaptive 迫使
恶意软件暴露行踪
一种指令级动态分析方法，可在不牺牲可视性、速度或部署灵活性的前提下实现可扩展性。
执行前威胁预测
通过分析文件的结构和行为特征，在执行、触发或运行时监控之前预测恶意意图。
减少误报和警报疲劳
该模型基于精选的企业数据集进行训练，在保持高检测准确率的同时，最大限度地减少了给安全运营中心（SOC）团队带来负担的误报。
加强Multiscanning
为MetaDefender Multiscanning 增添预测性智能，在传统杀毒引擎未能检测到的威胁中识别出威胁。
基于真实零日漏洞情报的预测性检测
Predictive Alin AI 采用基于企业数据训练的机器学习模型，并持续利用沙箱验证过的威胁进行重新训练。
步骤 1结构文件分析
通过分析文件中的熵模式、结构属性及语义信号，在文件执行前检测恶意意图的迹象。
- 步骤 2
零日学习循环
机器学习模型会持续MetaDefender 在沙箱环境中验证过的零日漏洞发现进行重新训练。
- 步骤 3
内联机器学习判定
能在几毫秒内提供威胁预测，从而在不影响业务运营的情况下，为企业文件工作流提供实时保护。
Core 益处
执行前智能层
在沙箱触发或运行时监控之前即可检测恶意意图，弥合了静态扫描与行为分析之间的差距。
毫秒级性能
Engineered for enterprise workflows with P90: 50ms and P99: <100ms verdict times for high-risk executable files.
低假阳性率
误报率维持在约0.1%，使SOC团队能够专注于真正的威胁，而非调查无用信息。
离线检测功能
无论在线还是离线环境，均能稳定运行，支持物理隔离网络及受监管行业。
与MetaDefender 的无缝MetaDefender
可在MetaDefender Core、Cloud 以及多扫描工作流中部署，无需进行架构调整。
专为企业级文件
环境打造
随处部署，随处集成
可扩展的综合文件安全解决方案，可与您的文件无缝集成并随行。
内部部署
通过MetaDefender Core Windows 或 Linux 环境中部署。非常适合受监管的组织以及需要本地处理并完全掌控检测基础设施的物理隔离网络。
Cloud 部署
可通过MetaDefender Cloud 使用。在基于云的文件检查工作流和企业应用程序中提供可扩展的预测性检测。
混合部署
将本地环境与云环境相结合。在对敏感系统保持本地检测的同时，将检测能力扩展至整个云基础设施。
资源
产品型录Predictive Alin AI Datasheet
- 白皮书
The Invariants of Cybersecurity
报告2025 年OPSWAT 威胁态势报告
- 报告
SANSOT Security 状况报告
在零日威胁执行前将其拦截
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