EMSISOFT 행위기반의 AI 백신 - 머신러닝 인공지능 백신

데이터 기반 의사 결정

머신 러닝 알고리즘은 방대한 데이터 세트의 패턴을 분석하여 잠재적인 위협을 식별합니다.

지속적인 학습 및 적응

이 시스템은 새로운 데이터로부터 학습하여 진화하고, 최신 방어 메커니즘을 보장합니다.

다양한 학습 방법

포괄적인 위협 분석을 위해 지도 학습과 비지도 학습을 통합합니다.

사전적 위협 감지

본격적인 공격으로 확대되기 전에 위험을 식별합니다.

정밀성을 위한 행동 분석

행동 패턴을 기반으로 위협 탐지를 세부적으로 조정합니다.

위협에 대한 실시간 대응

새롭게 발견된 사이버 위험에 대한 신속한 적응 및 대응.

새로운 맬웨어와 알려지지 않은 맬웨어에 대한 감지 기능이 강화되었습니다.

잘못된 경보가 줄어들어 운영 효율성이 보장됩니다.

변화하는 위협 환경에 대한 지속적인 적응.

고급 위협 탐지

Emsisoft Behavior AI는 정적 데이터와 동작 데이터를 모두 분석하는 최첨단 알고리즘을 활용하는 고급 위협 탐지 기능을 자랑합니다. 이러한 이중 접근 방식을 통해 AI는 실행 전후에 위협을 탐지하여 맬웨어에 대한 포괄적인 방어를 제공합니다. 광범위한 시스템 활동과 API 호출을 모니터링하여 알려진 맬웨어와 복잡한 회피 기법을 사용하는 위협을 모두 효율적으로 식별합니다.

선제적 행동 분석

Emsisoft Behavior AI의 핵심은 선제적 행동 분석으로, 모든 활성 프로세스를 지속적으로 모니터링하여 이상 활동 징후를 파악합니다. 이 기능은 알려진 시그니처가 아닌 행동 패턴을 기반으로 악성코드를 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.

포괄적인 데이터 분석

Behavior AI의 포괄적인 데이터 분석은 PE 파일 헤더와 같은 정적 데이터와 동적 동작 데이터를 모두 활용합니다. 이러한 접근 방식은 잠재적 보안 위협에 대한 전체적인 관점을 제공하여 시스템의 탐지 기능을 크게 향상시킵니다. AI는 동작 데이터에 대한 상세한 분석을 통해 실행 후 활동에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 더욱 효과적인 위협 탐지 및 대응을 가능하게 합니다.

MITRE ATT&CK 이벤트 모니터링

Emsisoft Behavior AI는 MITRE ATT&CK 프레임워크와 호환되어 맬웨어 공격에 사용되는 공격자의 전술과 기법을 포괄적으로 분석합니다. 각 이벤트를 모니터링하고 심각도 점수를 할당함으로써 위협 식별을 강화하고, 고위험 활동에 대한 우선순위 대응을 가능하게 하며, 덜 중요한 이벤트의 노이즈를 줄여줍니다.

머신 러닝 기반 분류기/탐지기

머신러닝을 통합한 Emsisoft Behavior AI는 정확한 악성코드 분류 및 데이터셋 엔지니어링에 필수적인 정교한 분류기/탐지기를 갖추고 있습니다. 오탐지율을 줄이는 데 중점을 두는 것은 강력한 보안을 보장하는 동시에 운영 효율성을 유지하는 데 필수적입니다. AI의 학습 모델은 끊임없이 진화하는 위협 환경에 적응하도록 개선되어 안정적이고 효율적인 위협 탐지를 제공합니다.