以行为为中心的
Threat Intelligence
一款技术引擎，能够将文件痕迹和行为信号转化为可操作的情报，覆盖云端、混合及物理隔离环境。
- 高保真IOC
- 相似性相关性
- 支持离线使用
OPSWAT 得到以下机构的信任
50B+
全球威胁指标
Sandbox
行为指标
MISP 与 STIX
导出
威胁情报共享与
自动化
基于机器学习
相似性搜索
线下声誉套餐
支持 SIEM 和 SOAR
MITRE映射检测上下文
仅靠声誉是不够的
企业每天都要处理成千上万的文件、电子邮件和数据交换。如果没有深入的检查和策略
的执行，敏感信息可能会在不知不觉中泄露，从而引发严重的合规和安全风险。
噪音太多，背景信息太少
仅基于声誉的报告仅提供原始指标，却缺乏行为分析，迫使分析师不得不手动在不同工具间切换，才能确定真正的风险。
多态恶意软件规避签名检测
经过重新编译的变体和细微的代码变异能够绕过基于哈希值的检测，导致跨活动和基础设施的可见性存在漏洞。
情报孤岛阻碍调查进展
当沙箱分析结果、信誉数据和威胁追踪工作流脱节时，调查工作会耗时更久，而零日威胁之间的关联也会被忽视。
从指标到情报
一款统一威胁情报引擎，能够将全球信誉评估与基于行为和相似性的分析相结合。
深厚的声誉
通过比对全球情报来源，对文件、URL、IP地址和域名进行检查，同时将结果与行为指标进行关联，从而进行更精准的风险评估。
行为丰富型IOC
摄入沙箱生成的运行时 artifacts（例如丢弃的文件、注册表更改、执行链和 C2 回调），以补充简单哈希值之外的上下文信息。
基于机器学习的威胁模式关联分析
通过聚类分析样本间的行为和结构相似性，识别相关的恶意软件家族、变种及攻击活动。
关联分析，
不仅仅是数据收集
一个多层情报管道，旨在揭示指标、行为与攻击者基础设施之间的关联。
步骤 1威胁声誉引擎
通过比对数十亿条全球指标，对文件和基础设施组件进行评估，并实时或离线返回标准化评分及上下文分类结果。
- 步骤 2
行为关联层
通过分析沙箱提取的IOC（指示性指标）和运行时行为，识别恶意意图、持久化技术及攻击者的操作手法。
- 步骤 3
威胁模式关联与聚类
运用机器学习技术来识别结构和行为上的相似性，从而发现此前未被察觉的变体及营销活动之间的关联。
超越指标的智慧
结合全球声誉数据、行为特征指标（IOC）和相似性搜索，以发现未知威胁、缩短调查时间并提高检测准确率。
Sandbox
情报
通过结合动态分析中提取的行为指标（IOC）来增强信誉检查，与仅依赖信誉情报的平台相比，可提高检测准确性。
变异检测
大规模
相似性搜索可检测经过修改和具有多态特征的恶意软件，从而在攻击者轮换哈希值或基础设施时减少安全盲区。
支持自动化的
数据增强
通过 REST API、MISP、STIX 和 JSON 实现的结构化数据导出，可在最大限度降低工程成本的同时，快速实现 SIEM 和 SOAR 的集成。
了解情报关联的实际应用
了解行为特征指标（IOC）、信誉评分和相似度搜索如何揭示隐藏的攻击活动关联。
基于行为智能的推荐与仅基于声誉的推荐
传统的威胁情报平台主要依赖已知的哈希值、IP 地址和域名。虽然这些指标很有用，但攻击者很容易对其进行轮换。
该智能引擎能够关联分析各类行为特征，例如执行流程、持久化方法、配置模式以及基础设施复用情况。这种转变将检测能力提升至攻击者操作栈的更高层，使得规避检测的代价更高，且更易被察觉。
其结果是，这种智能能够发现跨活动之间的关联，而非孤立的片段。
在安全运营的各个环节部署智能技术
利用云 API、混合增强技术或离线情报包，将威胁背景信息提供给 SIEM、SOAR 以及威胁狩猎工作流。
混合部署
Cloud 与本地分析相结合。支持企业安全运营中心（SOC）和威胁情报平台（TIP）的工作流程。
物理隔离支持
离线声誉管理方案。受监管环境中的情报连续性。
Cloud智能
实时API 。持续更新的全球数据集。
深受全球领先企业的信赖
全球OPSWAT 超过 2,000 家机构OPSWAT 服务保护关键数据、资产和网络
免受来自设备和文件的威胁。
- 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。
资源
产品型录MetaDefender Threat Intelligence 数据表
- 报告
SANS检测与响应调查
- 报告
2025 年OPSWAT 威胁态势报告
解决方案简介MetaDefender Threat Intelligence
