זיהוי "יום אפס" הוא תהליך של זיהוי תוכנות זדוניות לא ידועות, שאין להן חתימה קיימת ואין להן תיעוד ניתוח קודם. בגבולות הרשתות הממשלתיות, שבהן קבצי הפעלה, קבצי תיקון ומסמכים מפוקחים חייבים לעבור בדיקה ללא שינויים, זיהוי "יום אפס" יעיל מחייב אמולציה ברמת ההוראות כדי לחשוף איומים המזהים סביבות וירטואליות ומעכבים את הניתוח לפני ההפעלה.
בקיצור: נקודות מרכזיות
- סביבות בדיקה מסורתיות המבוססות על מכונות וירטואליות (VM) פגיעות לזיהוי טביעת אצבע של הסביבה, לעיכובים מבוססי זמן ולבדיקות של תוכנות ניפוי באגים, בעוד שתוכנות זדוניות מודרניות משתמשות בטכניקות אלה כדי לחמוק מניתוח לפני ביצוע פעולות זדוניות
- MetaDefender משיג שיעור זיהוי של 99.9% עבור איומים מסוג "יום אפס" באמצעות תהליך בן ארבע שכבות: דירוג מוניטין האיום, ניתוח דינמי, דירוג האיום וחיפוש איומים
- אמולציה ברמת ההוראות מעבדת קבצים במהירות גבוהה פי 20 בהשוואה לסביבות בדיקה מסורתיות, עם זמן P90 הנמוך מ-15 שניות ותפוקה של 25,000 קבצים ליום לכל שרת
- MetaDefender מזהה התנהגויות זדוניות בהתאם לטקטיקות ולטכניקות של MITRE ATT&CK, ומספק מסגרת סטנדרטית לזירוז תהליך המיון, לדיווח על תקריות ולשיתוף מודיעין איומים
- תפוקות IOC הניתנות לקריאה ממוחשבת מוזנות ישירות לתהליכי העבודה של SIEM ו-SOAR, לרבות Splunk, Cortex XSOAR ו-CEF Syslog
מדוע רשתות ממשלתיות מהוות יעדים בעלי ערך גבוה להתקפות "יום אפס"
רשתות ממשלתיות נמנות עם הסביבות המועדות ביותר להתקפות "יום אפס" בשל התוכן שהן מכילות: מערכות רגישות, נתונים מסווגים ושירותים קריטיים שאליהם יריבים אינם יכולים לגשת באופן מהימן באמצעות פרצות ידועות.
על פי הדו" ח "תחזית אבטחת הסייבר העולמית לשנת 2026" של הפורום הכלכלי העולמי (WEF), 23% מהארגונים במגזר הציבורי מדווחים על חוסן סייבר לא מספק, מה שמותיר אותם חשופים באופן חריג כאשר איומים מתוחכמים עוקפים את מערכות ההגנה ההיקפיות. גם האמון במוכנות הלאומית הולך ומתערער: אותו דו"ח מגלה כי 31% מהנשאלים ברחבי העולם מדווחים על אמון נמוך ביכולתה של מדינתם להגיב לאירועי סייבר חמורים, עלייה מ-26% בשנת 2025.
הבינה המלאכותית מרחיבה את שטח החשיפה לאיומים. על פי אותו דוח, 87% מהנשאלים ציינו כי נקודות תורפה הקשורות לבינה מלאכותית מהוות את הסיכון הסייבר שצומח בקצב המהיר ביותר. גורמי איום משתמשים בבינה מלאכותית כדי לשפר את הדיוק במיקוד, להפוך את יצירת הניצול לאוטומטית ולהתאים את ההתקפות כמעט בזמן אמת, ובכך עוקפים את כלי הזיהוי הסטטיים שעליהם עדיין מסתמכות רשתות ממשלתיות רבות.
הסיכון המצטבר עבור סנגורים במגזר הציבורי
מגיני הממשל מתמודדים עם תנאים מבניים המגדילים את הסיכון מפני תקיפות "יום אפס" מעבר לרמה הקיימת ברוב סביבות המגזר הפרטי. תשתית מיושנת, תקציבים מוגבלים וההתלכדות ההולכת וגדלה בין OT ל-IT יוצרים פערים בזיהוי שקשה לסגור באופן הדרגתי. תוקפים המסתמכים על בינה מלאכותית מנצלים פערים אלה בדיוק ובמהירות הולכים וגדלים.
הממד הגיאו-פוליטי מוסיף לחץ נוסף. על פי דו"ח הפורום הכלכלי העולמי (WEF), 64% מהארגונים ברחבי העולם מתמודדים כיום עם מתקפות סייבר המונעות משיקולים גיאו-פוליטיים, לרבות שיבוש תשתיות קריטיות וריגול, כאשר המגזר הציבורי מזוהה באופן עקבי כיעד עיקרי. אותו דוח מדגיש את הגיוון המואץ של הספקים ואת העברת הקבצים בשרשרת האספקה כמשטח תקיפה הולך וגדל שאינו נבחן כראוי בהיקף הרשת, במיוחד כאשר ממשלות משנות את הסדרי אחסון הנתונים בתגובה ללחץ גיאופוליטי.
סביבות בדיקה מסורתיות המבוססות על מכונות וירטואליות נכשלות מול שיטות התחמקות מתפתחות
סביבות בדיקה מסורתיות המבוססות על מכונות וירטואליות (VM) מפעילות קבצים בתוך סביבת הפעלה וירטואלית ומתעדות את ההתנהגות הנובעת מכך. תוכנות זדוניות מתקדמות מתוכננות לזהות את הסביבה הזו לפני ההפעלה, תוך שימוש במגוון טכניקות זיהוי כדי לזהות תנאי ניתוח ולדכא פעילות זדונית. התוצאה היא נתוני התנהגות חלקיים, ממצאים לא עקביים ואיומים החודרים את מערך ההגנה מבלי להתגלות.
סוכנות ממשלתית לאומית המעסיקה יותר מ-3,000 עובדים בסביבות אזרחיות ובסביבות מוגבלות נתקלה בדיוק בכישלון זה עם סביבת הבדיקה הישנה שלה, המבוססת על מכונות וירטואליות. תוכנה זדונית מתחמקת זיהתה את הסביבה הווירטואלית שלה ודיכאה את פעילותה, מה שהותיר את האנליסטים עם נתונים ודוחות חלקיים שדרשו פרשנות ידנית. עם הזמן, הדבר האט את קצב החקירות ופגע בביטחון במסקנות הן בקרב צוותי SOC והן בקרב צוותי CERT.
טכניקות התחמקות שסביבות בדיקה מבוססות מכונה וירטואלית (VM) אינן מסוגלות לנטרל באופן מהימן
- עיכובים מבוססי זמן: תוכנה זדונית מנצלת את העובדה שלסביבות מבוססות מכונה וירטואלית יש דפוסי תזמון שניתן לזהות, וממתינה עד שתסתיים תקופת הניתוח של סביבת הבדיקה לפני שהיא מבצעת את הפעולה
- הוראות "הגלולה האדומה": תוכנה זדונית בודקת את רישומי החומרה, תכונות המעבד ומבנה הזיכרון, המתנהגים באופן שונה בסביבות וירטואליות, ומשתמשת בתוצאות כדי לאמת שהיא נמצאת תחת ניתוח
- בדיקות הבאגים: תוכנת הזדון בודקת את רשימות התהליכים, דפוסי API ודגלי המערכת כדי לאתר כלי ניתוח, ומפסיקה את הביצוע כאשר היא מזהה אותם
- עיכובים בביצוע: תוכנה זדונית ממתינה לאינטראקציות ספציפיות של המשתמש או למצבי חוסר פעילות של המערכת, המתרחשים לעיתים נדירות בהרצות אוטומטיות בסביבת בדיקה (sandbox), ובכך מונעת את הפעלת הגורמים ההתנהגותיים
תוצאות האיתור במסגרת פעולות הביטחון הממשלתיות
יְכוֹלֶת | Sandbox מבוססת מכונה וירטואלית | MetaDefender Aether |
עמידות בפני עקיפת אנטי-תוכנה זדונית | פגיע לזיהוי סביבתי; תוכנה זדונית יכולה לזהות חומרה וירטואלית ולמנוע את ההפעלה לפני שהתנהגות זדונית תתחיל לפעול | נוטרל; האמולטור אינו משתמש בתזמון של חומרה או מערכת הפעלה אמיתיות, ובכך מסיר את האותות שעליהם מסתמכת תוכנה זדונית כדי לזהות סביבות ניתוח |
עמידות בפני עקיפת אמצעי האיתור | פגיע לזיהוי על ידי הבאגים; תוכנה זדונית המזהה כלי ניתוח מפסיקה את ההפעלה לפני שנוצרים מדדי זיהוי (IOCs) | מנוטרל ברמת ההוראות; האמולטור אינו חושף את API התהליך API שאותן בודקת תוכנה זדונית התומכת במנפה באגים |
עקיפת עיכוב מבוסס זמן | ממתין עד שתחלוף ההשהיה; חלונות הניתוח הם מוגבלים, ותוכנה זדונית שמשהה את הפעולה מספיק זמן עוקפת לחלוטין את התצפית ההתנהגותית | מבטל את העיכוב על ידי הדמיית הרכיבים הנדרשים לביצוע בלבד, מבלי להיות כפוף לתזמון השעון האמיתי |
תיעוד תעבורת רשת | לוכד תעבורת רשת באמצעות PCAP, שאינו מסוגל לזהות את הכוונה העומדת מאחורי תקשורת מוצפנת או מוסתרת | מזהה את כוונת הרשת ברמת API הזיכרון, ובכך מאפשר לחלץ אינדיקטורים של C2 והלוגיקה של הוצאת נתונים, גם כאשר התעבורה מוצפנת או מוסתרת |
עקביות הניתוח | משתנה בהתאם למצבי ה-VM; הבדלים סביבתיים בין הריצות מובילים לתוצאות התנהגותיות לא עקביות ולרמת רעש מוגברת מצד האנליסטים | דטרמיניסטי וניתן לשחזור; אותו קובץ מניב את אותה תוצאה בכל הפעלות ובכל נתיבי מערכת ההפעלה, ובכך תומך בדרישות לתיעוד ביקורת ושרשרת האחריות |
מהירות העיבוד | איטי יותר וצורך במשאבים רבים; אמולציה מלאה של מערכת ההפעלה מוסיפה עומס שמגביל את התפוקה בסביבות בעלות נפח פעילות גבוה | מהיר פי 20 מארגזי חול מסורתיים, עם יעד P90 של פחות מ-15 שניות לכל קובץ |
סיכון לתוצאה חיובית כוזבת | רמה גבוהה יותר; השונות במצב ה-VM מובילה לתוצאות לא עקביות ולהגברת "רעש" מצד האנליסטים, מה שמערער את האמון בתוצאות הזיהוי לאורך זמן | יתרון נוסף: ניתוח דטרמיניסטי מספק תוצאות עקביות בכל הפעלות, מה שמגביר את רמת האמינות של התוצאות ומפחית את העומס הכרוך בבדיקה ידנית המוטל על האנליסטים |
כיצד פועלת האמולציה ברמת ההוראות MetaDefender
MetaDefender הוא הפתרון המאוחד OPSWAT לזיהוי תקיפות "יום אפס", שנועד לזהות איומים מתקדמים ובלתי ידועים בהיקף הרשת באמצעות צינור עיבוד איומים בן ארבע שכבות, המשלב מוניטין איומים, ניתוח דינמי, דירוג איומים וציד איומים. בעוד שמכונות חול מבוססות VM מדמות סביבת מערכת הפעלה מלאה, MetaDefender פועל ברמת ההוראות, ומפרש את ביצוע הקובץ רכיב אחר רכיב, מבלי להריץ מערכת הפעלה אמיתית או לחשוף את אותות החומרה שאליהם מכוונת תוכנה זדונית המתחמקת מזיהוי.
סביבת ביצוע מציאותית
MetaDefender אינו מפעיל מערכת הפעלה מלאה ואינו מסתמך על חומרה וירטואלית. האמולטור מדמה רק את הרכיבים הדרושים להפעלת קובץ נתון, ומפרש את ההתנהגות ברמת הוראות המעבד. כך נמנעים טביעות האצבעות של מערכת ההפעלה ואותות החומרה, שאותם מנצלת תוכנה זדונית מתחמקת כדי לזהות סביבות ניתוח, ובמקביל מתאפשרת זיהוי מהיר יותר ויעיל יותר מבחינת משאבים בהשוואה לווירטואליזציה של המערכת כולה.
ניטור התנהגותי מקיף
כדי להשיג את מטרותיהן, דגימות תוכנות זדוניות חייבות לקיים אינטראקציה עם סביבת המארח: מניפולציה של ערכי הרישום, יצירת תהליכים או הזרקתם, קריאה לממשקי API, הקצאת זיכרון ויזום פעולות רשת. MetaDefender עוקב אחר כל האינטראקציות הללו לאורך כל תהליך ההרצה. מכיוון שההתנהגות נלכדת ברמת ההוראות, ניסיונות התחמקות אינם מונעים את המעקב. ההתנהגויות עדיין חייבות להתרחש, והאמולטור לוכד אותן בכל מקרה.
ההתנהגויות ש MetaDefender עוקבת אחריהן כוללות:
- פעולות קריאה, כתיבה ומחיקה ברישום
- יצירת תהליכים, סיום תהליכים והזרקת תהליכים
- API והפעלת שירותי מערכת
- הקצאת זיכרון, שינוי זיכרון והפעלת קוד מעטפת
- ניסיונות חיבור לרשת, פתרון שמות DNS ופעולות העברת נתונים
במקום להחזיר API סטטיות או אקראיות, MetaDefender מתאים באופן דינמי API ואת מאפייני הסביבה כך שיתאימו לציפיות התוכנה הזדונית, ובכך מבטיח ביצוע מוצלח וממקסם את אמינות חילוץ ה-IOC.
מניעת התחמקות ומניעת גילוי
מכיוון MetaDefender אינו משתמש בחומרה אמיתית, במערכת הפעלה מלאה או בתזמון שעון אמיתי, טכניקות ההתחמקות שמצליחות לעקוף סביבות בדיקה מבוססות מכונה וירטואלית (VM) אינן משפיעות עליו:
- עיכובים מבוססי זמן אינם מוצאים אות תזמון אמיתי שניתן להשוות אליו
- ההוראות של "הגלולה האדומה" בודקות את רישומי החומרה, המחזירים ערכים התואמים לאמולטור
- בדיקות הבאגים לא מצאו חתימות תהליכים או API שיש לסמן
- תקיעות בביצוע מקבלות את מצב ההמתנה או את האינטראקציה של המשתמש שהתוכנה הזדונית מחכה להם, המדומים ברמת ההוראות
שכבת API האדפטיבית API מחזקת זאת. במקום לחשוף סביבה סטטית שתוכנה זדונית יכולה לנתח באמצעות בדיקות חוזרות ונשנות, MetaDefender מתאימה באופן דינמי API כך שישקפו הקשר ביצוע עקבי ואמין, ובכך מצמצמת את הפער בין ציפיות התוכנה הזדונית לבין מה שהיא רואה בפועל.
ניתוח דטרמיניסטי וניתן לשחזור
MetaDefender מפיק את אותה תוצאת התנהגות עבור אותו קובץ במספר הרצות ובנתיבי מערכת הפעלה שונים. הניתוח אינו מושפע משינויים במצב ה-VM, משינויים בסביבה או מהבדלים בתצורת סביבת הבדיקה בין הרצות.
במסגרת פעולות אבטחה ממשלתיות, לעקביות זו יש חשיבות בשני היבטים. ראשית, היא מצמצמת את מספר התוצאות החיוביות השגויות, אשר בסקר "SANS 2025 Detection and Response Survey" זוהו כאתגר הזיהוי המרכזי עבור 73% מצוותי האבטחה — עלייה מ-64% בשנת 2024. שנית, תוצאות דטרמיניסטיות תומכות בדרישות לתיעוד ביקורת ושרשרת האחריות, ומספקות את התיעוד הראייתי הנדרש במסגרת התגובה לאירועים הממשלתיים ומסגרות הציות.
מיפוי MITRE ATT&CK
MetaDefender מקשר בין התנהגויות זדוניות שנצפו לטקטיקות וטכניקות ספציפיות של MITRE ATT&CK, ומספק מסגרת סטנדרטית שצוותי אבטחה ממשלתיים יכולים להשתמש בה כדי להאיץ את תהליך המיון ולהתאים את הממצאים לדרישות הדיווח על תקריות. תוצאות ATT&CK מובנות תומכות גם בשיתוף מודיעין איומים בין-סוכנותי ובהקשרים של עמידה בדרישות רגולטוריות, שבהם נדרשת תיעוד של התנהגות האיום. תפוקות IOC הניתנות לקריאה על ידי מחשב מוזנות ישירות לאינטגרציות SIEM ו-SOAR, כולל Splunk, Cortex XSOAR ו-CEF Syslog.
ניתוח מהיר בקנה מידה גדול עבור סביבות ממשלתיות בעלות תפוקה גבוהה
MetaDefender מעבד עד 25,000 קבצים ביום לכל שרת, עם יעד P90 של פחות מ-15 שניות, ותומך בבדיקה רציפה בכל מגוון מקורות קליטת הקבצים הממשלתיים, כגון מדיה נשלפת, קבצים מצורפים לדוא"ל, אחסון בענן והעברות דרך האינטרנט. עבור סביבות ממשלתיות מנותקות מרשת, מסווגות ומחוזקות, MetaDefender תומך בפריסה גמישה:
- תצורות מקומיות, מאוחסנות בענן והיברידיות
- אובונטו 24.04, Red Hat Enterprise Linux 9 (במצב לא מקוון) ו-Rocky Linux
- אינטגרציות מבוססות REST API לצורך קישוריות ל-SIEM ו-SOAR
בעוד שגופים ממשלתיים מאיצים את תהליך הגיוון של הספקים והעברת נתונים לצדדים שלישיים בתגובה ללחצים גיאופוליטיים, זרימת הקבצים בשרשרת האספקה מהווה דרישת בדיקה הולכת וגוברת בהיקף הרשת. קיבולת התפוקה MetaDefender תוכננה כדי לענות על דרישה זו מבלי ליצור צווארי בקבוק תפעוליים.
OPSWAT בשיתוף עם גופים ממשלתיים, ארגוני הגנה ומפעילי תשתיות קריטיות כדי לפרוס פתרונות לזיהוי פגיעויות "יום אפס" העונים על הדרישות של סביבת האיומים של ימינו.
שאלות נפוצות
מהי אמולציה ברמת ההוראות וכיצד היא נבדלת מסביבת בדיקה מסורתית?
אמולציה ברמת הפקודה מפרשת את ביצוע הקובץ ברמת המעבד מבלי להפעיל מערכת הפעלה מלאה או חומרה וירטואלית, ובכך מבטלת את האותות החומריים, דפוסי התזמון וחתימות התהליכים, שאותם בודקת תוכנה זדונית מתוחכמת כדי לזהות סביבות ניתוח. סביבות בדיקה מסורתיות המבוססות על מכונות וירטואליות חושפות אותות אלה, ומאפשרות לתוכנה הזדונית לזהות תנאי ניתוח ולדכא התנהגות זדונית לפני שניתן יהיה להבחין בה.
כיצד מטפל MetaDefender בתעבורת רשת מוצפנת או מוסתרת?
MetaDefender מזהה את כוונות הרשת ברמת API הזיכרון API ולא באמצעות PCAP, מה שמאפשר לחלץ אינדיקטורים של C2, לוגיקת קריאות חוזרות ודפוסי הוצאת מידע גם כאשר התעבורה מוצפנת, מוסתרת או שאינה מועברת כלל. תכונה זו הופכת את הפתרון למתאים במיוחד לסביבות מנותקות (air-gapped) ולרשתות עם מגבלות קפדניות על ניטור התעבורה.
האם MetaDefender תומך במיפוי MITRE ATT&CK?
MetaDefender עוקב אחר כל ההתנהגויות הזדוניות שזוהו בהשוואה לטקטיקות ולטכניקות של MITRE ATT&CK, ותומך בזירוז תהליך המיון, בשיתוף מודיעין איומים בין-ארגוני ובדרישות הדיווח על תקריות. פלט ה-IOC הניתן לקריאה ממוחשבת מוזן ישירות לאינטגרציות עם Splunk, Cortex XSOAR ו-CEF Syslog.
אילו אפשרויות פריסה קיימות עבור סביבות ממשלתיות מנותקות מהרשת או סודיות?
MetaDefender תומך בפריסה מקומית, בענן ובפריסה היברידית, עם תמיכה במערכות ההפעלה Ubuntu 24.04, Red Hat Enterprise Linux 9 (במצב לא מקוון) ו-Rocky Linux עבור סביבות מנותקות מהרשת ומחוזקות. תכנון APIק REST API מאפשר שילוב עם ארכיטקטורות אבטחה ממשלתיות קיימות.
כיצד MetaDefender מצמצם את מספר התוצאות החיוביות השגויות בהשוואה לכלי זיהוי מסורתיים?
הניתוח הדטרמיניסטי MetaDefender מניב תוצאות התנהגותיות זהות עבור אותו קובץ, גם בהרצות מרובות ובנתיבי מערכת הפעלה שונים, ובכך מבטל את השונות במצב ה-VM שגורמת לפסקי דין לא עקביים בסביבות בדיקה מסורתיות. על פי סקר SANS 2025 בנושא זיהוי ותגובה, 73% מצוותי האבטחה מציינים תוצאות חיוביות כוזבות כאתגר הזיהוי המרכזי שלהם – עלייה מ-64% בשנת 2024 – ולכן תוצאות עקביות המבוססות על ראיות מפחיתות באופן ישיר את נטל הבדיקה המוטל על האנליסטים.
