AV-TESTに再び認定されました! Sangfor EDRは中国で初めて満点を獲得したエンタープライズレベルのエンドポイントセキュリティ製品となる

AV-TESTに再び認定されました! Sangfor EDRは中国で初めて満点を獲得したエンタープライズレベルのエンドポイントセキュリティ製品となる

検出能力6点!

パフォーマンス消費6ポイント!

使いやすさ6点!

先日、国際的に権威のある評価機関 AV-TEST が最新のエンタープライズ セキュリティ製品の評価結果を発表しました。評価された 19 のエンタープライズ レベルの端末セキュリティ製品の中で、 Sangfor EDR は検出能力、パフォーマンス消費、可用性の 3 つの評価軸で満点 (6 点が満点) を獲得しました。これは中国で満点を獲得した最初の端末セキュリティ製品でもあり、 Sangfor EDR が端末セキュリティ保護機能に対して専門家の承認と認知を得たことを意味します。

AV-Testからのデータ

AV-Test は、世界で最も権威のある第三者テスト機関の 1 つです。膨大なウイルス データベース検出、独立した客観的なテスト プロセス、厳格な基準で知られています。業界からは、世界クラスの端末セキュリティ製品のウイルス対策機能を比較するプラットフォームとして認められています。 AV-Test テストは 2 か月ごとに実施され、最新かつ最も人気のあるマルウェアを選択し、最新のセキュリティ脅威に対するさまざまなセキュリティ ベンダーの保護機能をテストしていると理解されています。

それで、Sangfor EDR が満点を獲得するために頼った機能は何でしょうか?

マルチエンジンファネル検出、高速検出速度、低パフォーマンス消費

1つ目は検出速度です。

従来のウイルス検出は、静的な特徴分析とルールのマッチングに基づいています。ウイルスの数と亜種が増えるにつれて、対応するルールライブラリのリソースが大きくなり、パフォーマンスの消費量が多くなり、検出速度が遅くなります。

Sangfor EDR は、ファイル レピュテーション検出エンジン、遺伝子機能検出エンジン、SAVE セキュリティ インテリジェンス検出エンジン、動作エンジン、クラウド チェック エンジンなどのエンジンを介してフィルタリングするマルチエンジン ファンネル検出メカニズムを採用しています。すべてのエンジンを同時に検出する必要がなく、検出速度が速く、パフォーマンス消費量が低くなっています。

マルチエンジンファネル検出フレームワーク

人工知能SAVEエンジン+IOA行動解析エンジン、検出率100%

2つ目は検出能力です。

AV-Testの最新の評価結果では、同機関は1万以上の一般的なウイルスサンプルをテストしました。テスト結果によると、Sangfor EDRの検​​出率は最大100%で、1台のマシンで脅威を検出し、ネットワーク全体で脅威を感知できるため、ユーザーのビジネスへの影響が大幅に軽減されました。

このような輝かしい成果は、Sangfor の EDR 人工知能 SAVE エンジンと IOA 動作分析検出エンジン技術の二重サポートによるものです。

ファイルレス攻撃、メモリ攻撃、暗号化トラフィック攻撃、ホワイトアプリケーションブラックエクスプロイト(Living Off The Land)が大きな脅威となるにつれ、従来の技術的手段では高度な脅威攻撃や未知の脅威攻撃に対処できなくなります。

未知の脅威攻撃に対応するため、Sangfor の EDR 人工知能 SAVE エンジンは、ディープラーニング技術を使用して、セキュリティ専門家のドメイン知識と組み合わせた何億もの次元の生の特徴を分析および合成し、最終的に強力な一般化機能を使用して、悪意のあるファイルの識別に最も効果的な高次元の特徴を数千個選択します。

ファイルレス攻撃などの高度な脅威をターゲットとするために、Sangfor EDR が独自に開発した IOA 動作分析検出エンジンは、動的な動作の複雑な関連ルールのマッチング アルゴリズムと高品質の IOA ナレッジ ベースに基づいており、単一プロセス、プロセス間、ホスト間のフルレベルの高度な脅威攻撃動作検出機能を実現します。

人工知能SAVEエンジン検出原理

一般的に、Sangfor EDR は、マルチエンジン ファンネル型検出メカニズムを利用することで検出速度を加速し、パフォーマンス消費を削減します。また、人工知能 SAVE エンジンを通じて一般化機能を強化し、IOA 動作分析検出エンジンを組み合わせることで検出精度を向上させ、エンタープライズ レベルのユーザーに高速かつリアルタイムの端末セキュリティ保護機能を提供します。

<<:  なぜ医療においてAIを信頼できないのか?データセットが小さく信頼性が低いため、AI医療にはまだまだ課題がある

>>:  人工知能技術の出発点と終着点

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

Googleを超えろ!世界最大の時間結晶が記録を破り、量子コンピューターが新たな奇跡を起こす

今日、タイムクリスタルは再び新しいスターを迎え、Sceinceサブマガジンに登場しました。 タイムク...

ビッグデータと人工知能のデュアルエンジンが企業のデジタル変革を推進

[51CTO.comより引用] デジタル時代において、ビッグデータと人工知能は企業のビジネス成長を推...

...

...

ポストエピデミック時代のスマートエネルギー管理にエッジAIを活用する方法

COVID-19の影響により、今年の新学期は例年とは少し様子が異なります。多くの学校や企業がハイブリ...

美術系の学生は皆AIを崇拝しており、写真はすぐに絵画に描ける

ピエロの写真を入力するだけです。このプログラムは、油絵の肖像画を一筆一筆描いていく画家のようなもので...

専門家の洞察: 顔が高度なアクセス制御認証情報である 5 つの理由

認証情報としての顔認識は、最新の正確で高速なテクノロジーを導入し、ほとんどのアクセス制御アプリケーシ...

...

アートデザインにおける人工知能

AdobeやCelsysなどのソフトウェア企業は近年、デジタルデザインソフトウェアに人工知能機能を追...

暗号通貨ボットで利益を上げる方法: トレーディングボットの説明

暗号通貨は、その極端な変動性で知られています。市場の価格は非常に急速に変動するため、トレーダーが市場...

MITの新しい研究によると、機械学習ではフェイクニュースを検知できない

MITの研究者らが発表した2つの新しい論文は、現在の機械学習モデルがフェイクニュース報道を区別する能...

データセットを正しく分割するにはどうすればいいでしょうか? 3つの一般的な方法の概要

データセットをトレーニング セットに分割すると、モデルを理解するのに役立ちます。これは、モデルが新し...

チャット記録をアップロードして自分自身を「複製」する。このスタートアップは「ブラックミラー」の第 1 話を現実のものにしました

10年前に放映されたアメリカのテレビシリーズ「ブラックミラー」の第1話のタイトルは「Be Right...