Sveobuhvatna detekcija poznatog i zero-day malvera koristeći statičke, ponašalne i heurističke metode.
CypSec-ova metodologija detekcije malvera prevazilazi tradicionalne pristupe zasnovane na potpisima integrisanjem ponašalne telemetrije sa obaveštajnim podacima o protivnicima dobijenim iz aktivnog rukovanja incidentima i okruženja obmane. Ovo proizvodi adaptivne kapacitete detekcije koji se razvijaju paralelno sa usavršavanjem tehnika izbegavanja od strane protivnika, transformišući skeniranje malvera sa reaktivne inspekcije datoteka u proaktivne operacije lovstva na pretnje koje anticipiraju ciljeve protivnika pre raspoređivanja payload-a.
Okvir za detekciju operiše izvan konvencionalnih ograničenja sandbox-a uključivanjem analize geopolitičkog konteksta sa evaluacijom namera napadača, procenom izloženosti sistema i modeliranjem trajektorije kampanje. Ova metodologija pomeri detekciju malvera sa binarnih sistema klasifikacije na protokole kontinuirane procene pretnji koje evaluiraju zlonamerni softver u širem kontekstu kampanja protivnika koji ciljaju suverenu infrastrukturu, osiguravajući da kapaciteti detekcije ostanu operativno relevantni unutar promenljivih pretnjenskih pejzaža.
Partneri primaju kapacitete detekcije malvera informisane specifičnim uvidiima o protivnicima umesto generičkih tokova obaveštajnih podataka o pretnjama. Metodologija korelira posmatrana zlonamerna ponašanja sa dokumentovanim zanatom protivnika za proizvodnju detekcionih potpisa prilagođenih kampanjama državnih aktera koji ciljaju kritičnu infrastrukturu, osiguravajući da investicije u bezbednost adresiraju dokumentovane metodologije napada umesto teoretskih scenarija pretnji. U osporavanim operativnim okruženjima, takva korelacija pruža razliku između saturacije potpisima i identifikacije upotrebljivih pretnji.
Napredni algoritmi za inspekciju datoteka identifikuju zlonamerne indikatore kroz strukturnu analizu i prepoznavanje obrazaca koda pre izvršenja.
Dinamičke procedure analize evaluiraju runtime ponašanja protiv dokumentovanog zanata protivnika za identifikaciju sofisticiranih tehnika izbegavanja.
Viševektorska analiza povezuje individualne uzorke malvera sa dokumentovanim kampanjama protivnika koji ciljaju slične kategorije infrastrukture.
Detekcioni potpisi se ažuriraju u real-time kroz integraciju sa nalazima iz odgovora na incidente i obaveštajnim podacima iz okruženja obmane.
CypSec-ovo istraživanje detekcije malvera pruža sistematsku identifikaciju i klasifikaciju zlonamernog softvera kroz viševektorske tehnike analize. Rad naglašava korelaciju kampanja protivnika i prepoznavanje ponašalnih obrazaca, proizvodeći upotrebljive obaveštajne podatke koji usmeravaju kako preventivne mere tako i aktivnosti odgovora na incidente. Isporuke osiguravaju da kapaciteti detekcije ostanu aktuelni sa evolucijom protivnika dok održavaju operativnu efikasnost unutar suverenih infrastrukturnih okruženja.
Višeslojni analitički sistem koji korelira statičke indikatore sa ponašalnim obrascima kroz različite formate datoteka i izvršna okruženja.
Okvir koji mapira uzorke malvera na dokumentovane kampanje protivnika kroz analizu koda i korelaciju infrastrukture.
Automatizovano sandbox okruženje koje pruža bezbednu analizu izvršenja dok čuva integritet dokaza za forenzičku istragu.
Platforma za korelaciju obaveštajnih podataka koja povezuje tehničke indikatore sa strateškom procenom protivnika za podršku izvršnom donošenju odluka.
Stopa detekcije za napredne perzistentne pretnje
Odnos lažnih pozitiva u produkcionim okruženjima
Prosečno vreme analize po sumnjivom uzorku
Suverena obrada pod autoritetom partnera
CypSec-ova arhitektura detekcije malvera eliminiše zavisnost od spoljnih tokova obaveštajnih podataka o pretnjama generisanjem kapaciteta detekcije specifičnih za protivnike kroz internu analizu telemetrije i korelaciju kampanja. Ovaj suvereni pristup osigurava da detekcioni potpisi ostanu prilagođeni operativnim okruženjima partnera umesto generičkim pretnjenskim pejzažima, pružajući autonomne kapacitete identifikacije malvera koji funkcionišu nezavisno od komercijalnih ekosistema dobavljača bezbednosti dok održavaju efikasnost protiv zlonamernog softvera razvijenog od strane državnih aktera.
Metodologija detekcije integrisé prepoznavanje ponašalnih obrazaca sa analizom infrastrukture za identifikaciju kampanja malvera koje ciljaju slična operativna okruženja, proizvodeći kapacitete detekcije koje anticipiraju evoluciju protivnika umesto reagovanja na istorijske indikatore pretnji. Ovaj pristup transformiše skeniranje malvera sa reaktivnog poklapanja potpisa u proaktivne operacije lovstva na pretnje koje održavaju perzistentnu vidljivost nad aktivnostima protivnika dok čuvaju operativnu autonomiju i zahteve suverenosti podataka neophodne za zaštitu kritične infrastrukture.
Konvencionalna antivirus rešenja se oslanjaju na centralizovane tokove obaveštajnih podataka o pretnjama i komercijalne baze potpisa koje možda ne odražavaju kampanje protivnika koje ciljaju specifična operativna okruženja. CypSec-ov suvereni pristup generiše kapacitete detekcije kroz internu analizu telemetrije, osiguravajući da potpisi ostanu prilagođeni infrastrukturi partnera dok održavaju nezavisnost od spoljnih ekosistema dobavljača. Ova metodologija proizvodi kapacitete detekcije koji funkcionišu autonomno unutar klasifikovanih okruženja dok pružaju efikasnost protiv zlonamernog softvera razvijenog od strane državnih aktera koji zaobilazi mehanizme komercijalne detekcije.
Arhitektura detekcije koristi višeslojne procedure analize kombinujući statičku inspekciju datoteka sa prepoznavanjem ponašalnih obrazaca i unapređenjem mašinskim učenjem za identifikaciju zlonamernog softvera bez zavisnosti od istorijskih potpisa. Ponašalna analiza evaluira runtime aktivnosti protiv dokumentovanog zanata protivnika za identifikaciju sofisticiranih tehnika izbegavanja, dok korelacija kampanja povezuje posmatrane indikatore sa dokumentovanim metodologijama napada. Ovaj pristup osigurava da kapaciteti detekcije ostanu efikasni protiv prethodno nepoznatih varijanti malvera dok održavaju operativnu relevantnost unutar specifičnih pretnjenskih okruženja.
CypSec-ova metodologija detekcije generiše potpise kroz internu analizu telemetrije i nalaze iz odgovora na incidente umesto spoljnih tokova obaveštajnih podataka o pretnjama, osiguravajući da kapaciteti detekcije evoluiraju na osnovu posmatranih aktivnosti protivnika unutar okruženja partnera. Platforma korelira nalaze analize malvera sa obaveštajnim podacima iz okruženja obmane i rezultatima vežbi crvenih timova za proizvodnju detekcionih potpisa koji anticipiraju evoluciju protivnika dok održavaju nezavisnost od komercijalnih ekosistema dobavljača bezbednosti. Ovaj pristup osigurava da kapaciteti detekcije ostanu aktuelni sa novim pretnjama dok čuvaju operativnu autonomiju.
Platforma za detekciju se integrisé sa komponentama šireg bezbednosnog ekosistema kroz standardizovane API interfejse i automatizovane tokove odgovora koji koordiniraju sa procedurama odgovora na incidente i platformama za upravljanje ranjivostima. Kapaciteti integracije uključuju automatizovano upravljanje karantinom, korelaciju obaveštajnih podataka o pretnjama i prikupljanje forenzičkih dokaza koji podržavaju postojeće bezbednosne operacije dok održavaju odgovarajuće protokole rukovanja podacima. Okvir usluga osigurava da detekcija malvera bude ugrađena unutar bezbednosnih operacija partnera bez prekida uspostavljenih tokova rada ili zahtevanja modifikacija proprietarne infrastrukture.