Deep Instinct bringt eine erweiterte Malware-Präventionslösung auf den Markt. Die agentenlose Malware-Prävention auf Deep Learning-Basis für Cloudspeicher und Webanwendungen stoppt den Angreifer früher, um die Finanzwirtschaft und weitere große Unternehmen vor einem unzureichend gesicherten Angriffspunkt zu schützen
Deep Instinct, das erste Unternehmen, das Ende-zu-Ende Deep Learning auf die Cybersicherheit anwendet, hat heute seine Lösung Deep Instinct Prevention for Applications vorgestellt. Hierbei handelt es sich um eine agentenlose und nach Bedarf einsetzbaren Anti-Malware-Lösung für Unternehmen, die unabhängig von Geräten und Betriebssystemen funktioniert. Dieses neue Angebot revolutioniert den Schutz vor Bedrohungen über den Endpunkt hinaus mit flexiblen, überall einsetzbaren In-Transit-Datei-Scans über API. Dadurch kann in Echtzeit ein Urteil darüber gefällt werden, ob es sich um bösartige oder gutartige Dateien handelt. Es schützt jede Webanwendung und jeden Cloud-Speicher vor schädlichen Inhalten und gewährleistet gleichzeitig den Datenschutz.
Schutz für Webanwendungen und Cloud-Speicher
Bislang waren Finanzdienstleister wie Banken, Fintech-Unternehmen, Versicherungen sowie andere Branchen, in denen täglich Petabytes an Daten verarbeitet und verschickt werden, einem hohen Risiko durch Schaddateien ausgesetzt, die beim Herunterladen aus dem Speicher ausgelöst werden können. Diese Unternehmen haben sich bisher auf veraltete und langsame Lösungen verlassen, die enorme CPU- und Speicherressourcen verbrauchen und unbekannte Malware übersehen. So wurde dieses Bedrohungssegment nicht ausreichend geschützt.
Im Zuge der Pandemie stiegen allein die Fintech-Transaktionen um 13 % und ihr Volumen um 11 %, was auf ein erhebliches Wachstum der Branche hindeutet. Finanzdienstleister, die täglich mehrere Millionen Dateien mit hochwertigen Handelsdaten, Hypothekenanträgen, Versicherungsansprüchen und anderen sensiblen Informationen übertragen, sind durch unkontrollierte, schadhafte Up- oder Downloads gefährdet. Zudem verfügen die wenigsten Unternehmen über praktikable Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass infizierte Inhalte keine Bedrohung für ihren Betrieb oder ihre Kunden darstellen.
Malware-Dateien in Microsoft Office-Dateien und PDFs
Da Bedrohungsakteure ständig nach alternativen Einstiegspunkten in Unternehmensnetzwerke suchen, wird dieser Risikofaktor immer größer werden. So ergab eine Studie, dass 35 % der „nie zuvor gesehenen“ Malware-Dateien in Microsoft Office- und PDF-Dateien versteckt waren.
„Nachdem Bedrohungsakteure inzwischen Zugangspunkte jenseits des Endpunkts kompromittieren, sind Finanzdienstleister, die täglich mehrere Millionen Dateien austauschen, einem erhöhten Risiko ausgesetzt. Dies ist in erster Linie darauf zurückzuführen, dass die etablierten Antiviren-, Netzwerk- und anderen Lösungen nicht weiterentwickelt wurden. Sie sind langsam, können nicht skalieren oder große Mengen des täglichen Datenverkehrs bewältigen. Zudem können sie keine großen Dateien verarbeiten und greifen häufig auf Sandboxing zurück. Dadurch entgehen ihnen nach wie vor unbekannte Bedrohungen, und es entstehen hohe Infrastrukturkosten. Das ist das Schlimmste, was einem Unternehmen auf beiden Seiten passieren kann“, sagt Guy Caspi, CEO und Mitgründer von Deep Instinct. „Deep Instinct verändert den Status quo der Cybersicherheit, indem es einen neuen Standard für die Verhinderung bekannter und unbekannter bösartiger Dateien setzt, bevor sie den Speicher erreichen.“
On-Demand Scanlösung gegen unbekannte Malware
Deep Instinct Prevention for Applications bietet Unternehmen eine On-Demand Scanlösung auf Hochgeschwindigkeitsbasis, die mehr als 99 % der in Dateien versteckten unbekannten Malware abwehrt. Die Lösung lässt sich problemlos so skalieren, dass sie mehrere Millionen Dateien pro Tag scannen kann. Mit sehr geringen CPU-Anforderungen, einer niedrigen False-Positive-Rate von weniger als 0,1 %, einer Latenzzeit von nahezu Null und geringen Verarbeitungsanforderungen bietet Deep Instinct die innovativste Lösung für diese unterversorgte Bedrohungslücke.
Eine typische herkömmliche AV-Lösung ist bei der Abwehr unbekannter Malware unwirksam. Sie erfordert Sandbox- und Cloud-Intelligence-Prüfungen und benötigt durchschnittlich 90 Sekunden bis 3 Minuten, um Entscheidungen zu treffen. Herkömmliche AV-/Sandbox-Technologien können dieses Problem nicht lösen, da sie leicht umgangen werden können und nur langsam reagieren. Dies erhöht das Risiko und wirkt sich negativ auf das Benutzererlebnis aus, hat aber auch Auswirkungen auf das Unternehmen, da wichtige Prozesse verlangsamt werden.
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Über Deep Instinct
Deep Instinct verfolgt einen präventiven Ansatz, um Ransomware und andere Malware mit dem weltweit ersten und einzigen speziell entwickelten Deep-Learning Framework für Cybersecurity zu stoppen. Deep Instinct prognostiziert und verhindert bekannte, unbekannte und Zero-Day-Bedrohungen in weniger als 20 Millisekunden, also 750-mal schneller, als die schnellste Ransomware verschlüsseln kann.