MetaDefender Sandbox 2.3.0: הנדסה הפוכה המונעת על ידי בינה מלאכותית, זיהוי איומים חכם יותר וכיסוי רחב יותר של תוכנות זדוניות

עם שחרור זה, MetaDefender Sandbox מרחיבה את יכולות הזיהוי שלה עבור משפחות תוכנות זדוניות חדשות, טוענים חמקניים ומנגנוני התמדה מתקדמים. תוספות עיקריות כוללות:

• מחלצי תצורה עבור XWorm, Stealc, וגרסאות מעודכנות של Lumma Stealer
• שיפורי זיהוי עבור PrivateLoader, Millennium RAT ותוכנות זדוניות מתקדמות דומות
• חתימות חדשות עבור API ערפול קריאות באמצעות גיבוב, וניצול לרעה של אישורים לטווח קצר

זה מבטיח כיסוי רחב יותר של קמפיינים פעילים ביותר של תוכנות זדוניות כיום, כולל אלו הממנפות טכניקות אנטי-אנליזה והתחמקות מארגז חול.

ארגונים המשתמשים ב-Microsoft Entra ID (לשעבר Azure AD) יכולים כעת ליהנות מהקצאת משתמשים אוטומטית ומיפוי קבוצות. זה מפשט את ניהול הזהויות והגישה תוך שמירה על שליטה חזקה בסביבות ארגוניות.

אינטגרציה זו תומכת באימוץ מאובטח וניתן להרחבה על פני ארגונים גדולים וספקי שירותים ניידים (MSSPs).

MetaDefender Sandbox גרסה 2.3.0 מציגה גם מספר שיפורים בשימושיות, ביצועים ותאימות: 

• בקרות מחיקת דוחות : משתמשי קצה יכולים כעת למחוק את דוחות הניתוח שלהם; מנהלי מערכת שומרים על הרשאות כלל-מערכתיות. 
• ממשק ניהול כללי YARA : הצג, סנן ותייג כללי YARA שנוצרו על ידי המערכת וכללי YARA מותאמים אישית באמצעות ממשק מרכזי 
• תמיכה באובונטו 24.04 LTS : Sandbox כעת תואם לאובונטו 24.04 (הקשחת CIS תבוא בעדכון עתידי) 
• חילוץ מחרוזות אופטימלי לשיפור הטיפול והיעילות של UTF-8 בהמרות בינאריות 
• חילוץ משופר של תוכנות זדוניות של דרופבוקס לניתוח מטענים בשלב השני מקישורי פישינג 

• תוקנו שגיאות פנימיות בשרת ובעיות אימות משתמשים במהלך טעינת הדוח
• תוקנו לולאות של ניתוב מחדש של כתובות URL וזיהוי שגוי של סוגי קבצים
• טיפול במקרי קצה של אימות אישורים כדי לשפר את דיוק הזיהוי
• ביטול תהליכי זומבי הנגרמים על ידי רינדור כתובות URL בארגז חול
• זיכרון משופר ו API טיפול במשאבים לשיפור ביצועי המערכת

MetaDefender Sandbox גרסה 2.3.0 מעצימה את פעולות האבטחה עם ניתוח מהיר יותר, זיהוי חכם יותר ונראות עמוקה יותר לאיומים מתוחכמים. בין אם היא מיושמת בסביבות ארגוניות או משולבת בזרימות עבודה של SOC, עדכון זה מחזק OPSWAT המשימה של להגן על תשתיות קריטיות באמצעות ניתוח מקיף של תוכנות זדוניות משופרות על ידי בינה מלאכותית.