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T-Sec样本智能分析平台
T-Sec样本智能分析平台 
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275000.00~1650000.00
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网络安全现状

近年来,以高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)攻击为代表的高级网络威胁愈演愈烈,传统网络攻击、高级针对性攻击、敲诈勒索病毒等传统和新型攻击手段结合,企业遭受的恶意攻击和潜在威胁层出不穷。

典型攻击案例包括:

  • 2017年5月,一款名为 Wannacry 的勒索软件袭击全球网络,影响近百个国家和地区以及上千家企业和公共组织,此次袭击事件被认为是迄今为止最大的勒索交费事件。

  • 2017年6月,乌克兰等欧洲国家遭受 Petya 勒索程序的大规模攻击。机场、银行、船舶公司、石油公司、私人公司和政府系统都遭到了攻击。

  • 2017年10月前后,某 APT 团伙活动频繁,目前确认国内外部分公司、政府机构的对外网站已经受到攻击,我国广东省为重灾区。

什么是样本智能分析平台

样本智能分析平台(原腾讯哈勃样本智能分析平台)是恶意样本智能分析鉴定平台,依靠深度沙箱中自研的动态分析模块、静态分析模块以及稳定高效的任务调度框架,实现自动化、智能化、可定制化的样本分析;通过建设大规模分析集群,沉淀了包括深度学习在内的多个高覆盖率的恶意样本检测模型,能够分析得知样本的基本信息、触发的行为、安全等级等信息,从而精准高效地对现网中的恶意样本进行打击。

部署模式

样本智能分析平台是一款提供纯 SAAS 服务的产品。客户无需安装任何硬件或软件,仅需按照 API 文档的格式要求,提交样本进行分析,在降低安全运维成本的同时,也减降低了恶意样本对客户真实网络环境产生危害的风险。

用户收益

样本智能分析平台作为恶意样本智能分析鉴定平台,能为您带来如下收益:

  • 检测网站存储的恶意文件,降低恶意文件借助网站进行二次传播的风险。

  • 识别已知和未知的漏洞攻击,捕获 APT 攻击。

  • 识别钓鱼邮件、小型破解网站、小型论坛中携带的勒索病毒、漏洞利用文档和其它类型的恶意样本。

  • 阻止企业内网 OA 网站、FTP 服务、邮件或内部通讯工具等文件通过分享方式造成的恶意样本横向传播。

适用领域

样本智能分析平台适用于多种场景,包括但不限于:

  • 提供行为日志,辅助安全人员进行判断。

  • 接入现有安全产品,自动对样本进行智能分析和判定。

样本提交分析

样本智能分析平台具有强大且全面的样本分析能力,支持分析以下格式的文件:

  • Windows 可执行文件格式:.exe、.dll、.sys、.msi 等。

  • Linux 可执行文件格式:.elf 等。

  • 文档类文件格式:.doc、.docx、.docm、.dotm、.xls、.xlsx、.xlsm、.xlsb、.xltm、.xltx、.xlam、.ppt、.pptx、.potx、
    .ppsx、.pptm、.potm、.ppsm、.rtf、.pdf、.swf 等。

  • 压缩文件格式:.rar、.zip、.7z 等。

  • Android 应用格式:.apk 等。

行为分析报告

样本智能分析平台扫描后为您提供细致的扫描报告,报告文件为 PDF 格式,报告内容包括样本恶意属性判定、动态行为、联网威胁情报等,帮助您快速识别恶意威胁样本,保障业务安全。

样本智能分析平台产品优势如下:

多平台支持

样本智能分析平台支持企业中最常用到的 Windows 和 Linux 操作系统,对于不同平台上传播的样本都能进行虚拟化运行、行为捕获和恶意鉴定。同时针对企业办公移动化的趋势,样本智能分析平台也支持对 Android 平台上的样本进行分析,进一步阻止来自智能手机等移动终端的攻击。

种类全面

目前样本智能分析平台支持常见的可执行文件(包括 32 位和 64 位)、脚本、文档、压缩包、ELF 文件、APK 文件等多种文件格式的分析,同时具备脚本内容提取、文档宏提取、多重压缩包解压、密码猜解、格式推断等多种高级能力,可以支持对现网绝大部分文件种类进行全面的处理。

行为丰富

样本智能分析平台采用自研的动态行为监控模块,具备高可疑行为监控、网络发包监控、隐私窃取监控等能力,全方位监控样本运行后的动态行为,行为覆盖的全面性在国内外多个沙箱的对比中表现优异。支持 json、pdf 等多种格式,将丰富的样本行为向用户进行展示和自动化接入处理。

挖掘高危

样本智能分析平台对常规恶意样本具有极高的识别率,同时有针对性地诱发和监控漏洞攻击、勒索病毒等高危风险行为特征,包括利用漏洞、加密文件、修改登录密码等典型行为,从而更准确地识别已知和未知的高级攻击。

样本防逃逸

样本智能分析平台采用远程沙箱的 SaaS 化服务,其自身具有高度真实模拟,样本不会在客户网络中真实执行,并且样本具有反沙箱对抗的能力,能够防止样本从沙箱中逃逸,因此可以在不对真实环境产生危害的前提下,诱导和捕获更多的样本行为。


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