Der Malware-Schutz von Endpoint Central ist eine fortschrittliche Cybersicherheitslösung, die aus den Add-ons Next-Gen Antivirus und Anti-Ransomware besteht. Er nutzt prädiktive Analytik, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und verhaltensbasierte Erkennung, um bekannte und unbekannte Malware, einschließlich dateiloser Angriffe, in Echtzeit zu erkennen, zu analysieren und zu verhindern. Dieser Ansatz gewährleistet umfassenden Schutz vor Sicherheitsverletzungen und hilft dabei, Endpunkte gegen sich weiterentwickelnde Cyberbedrohungen zu schützen.
Anti-Ransomware bietet durch verhaltensbasierte Echtzeiterkennung und manipulationsgeschützte Unterstützung bei der Wiederherstellung von Backups einen erweiterten Schutz vor ausgeklügelten Ransomware-Angriffen.
Computerviren gehören zu den ältesten Cyberbedrohungen, und Antivirenlösungen zählen zu den frühesten Cybersicherheitswerkzeugen. Als grundlegendes Element des digitalen Schutzes haben sich Antivirenlösungen kontinuierlich weiterentwickelt, um moderne Cyberangriffe abzuwehren. Unternehmen jeder Größe benötigen einen starken Schutz vor Malware und anderen fortschrittlichen Bedrohungen.
Frühe Antivirenlösungen basierten auf signaturbasierter Erkennung, die bei sich weiterentwickelnden Bedrohungen wie Zero-Day-Angriffen ohne vordefinierte Signaturen Einschränkungen hatte. Diese Lösungen scannten Dateien auf bestimmte Byte-Muster und verglichen sie mit bekannten Malware-Signaturen, die in Virendefinitionsdatenbanken gespeichert waren. Gab es eine Übereinstimmung, wurde die Datei als schädlich gekennzeichnet.
Einige Malware-Arten können jedoch ihren Code verändern, um die signaturbasierte Erkennung zu umgehen, wodurch sie schwerer auffindbar und schwieriger zu identifizieren sind. Schon die Änderung eines einzelnen Bytes kann eine Signaturübereinstimmung verhindern und damit die Wirksamkeit traditioneller Antivirensoftware verringern. Signaturbasierte Methoden bieten zudem keine tiefgehende Transparenz darüber, wie sich Programme verhalten, wodurch sie bei Malware, die als harmlose Dateien getarnt ist, oder bei Angriffen, die nicht auf herkömmlichen schädlichen Binärdateien beruhen, weniger effektiv sind.
Um diese Einschränkungen zu beheben, entstanden heuristische Analyse und verhaltensbasierte Erkennung. Moderne Antivirenlösungen nutzen heute künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für fortschrittliche Bedrohungserkennung und Reaktion. Der Malware-Schutz von Endpoint Central bietet einen umfassenderen Schutz vor Malware-Bedrohungen durch KI- und ML-gestützte Erkennungssysteme, die dabei helfen, ausgeklügelte Bedrohungen proaktiv zu identifizieren und einzudämmen.
Unser KI- und ML-gesteuertes Bedrohungserkennungssystem bietet eine kontinuierliche, uneingeschränkte Überwachung. Dieser proaktive Ansatz hilft, Sicherheitslücken zu beseitigen, und ermöglicht die Erkennung und Reaktion auf bekannte und unbekannte Malware, einschließlich ausgeklügelter dateiloser Angriffe, in Echtzeit. Außerdem unterstützt es Echtzeitwarnungen, um Sicherheitsteams bei der Erkennung von Malware per E-Mail oder mobile App zu benachrichtigen.
Die mehrschichtige Erkennungstechnologie sorgt für maximale Erkennungsgenauigkeit:
Ransomware zeigt ein heimliches und aggressives Verhalten und verbleibt häufig ohne sofortige Erkennung auf kompromittierten Systemen. Sobald sie aktiviert wird, kann sie kritische Dateien schnell verschlüsseln oder den Systemzugriff einschränken, sodass nur ein kleines Zeitfenster für Gegenmaßnahmen bleibt. Eine frühzeitige Ransomware-Erkennung hilft, Infektionen zu identifizieren, bevor erheblicher Schaden entsteht, und ermöglicht Administratoren ein sofortiges Eingreifen.
Unsere Ransomware-Erkennungs-Engine umfasst eine absichtsbasierte Verhaltenserkennungstechnik und bietet eine verbesserte Erkennungsgenauigkeit. Obwohl Ransomware sich in Skriptsprachen und Ausführungsmethoden unterscheiden kann, bleibt ihr Hauptziel gleich: Opfer durch das Verschlüsseln von Dateien oder das Einschränken des Zugriffs auf Systeme und Daten zu erpressen.
Die Engine zur Erkennung von Datenexfiltration nutzt anomaliiebasiertes maschinelles Lernen, um potenzielle Versuche des Datendiebstahls zu identifizieren. Sie überwacht kontinuierlich den Netzwerkverkehr, um ungewöhnliche Datei-Uploads von Endpunkten zu externen oder verdächtigen Domains zu erkennen.
Während der anfänglichen Trainingsphase, die in der Regel zwischen 3 und 10 Tagen dauert, lernt die Engine normale Datenübertragungsmuster und das Upload-Verhalten im Netzwerk. Nach dem Training wechselt sie in den aktiven Überwachungsmodus und vergleicht laufende Aktivitäten mit der festgelegten Basislinie. Das Modell wird alle zwei Wochen neu trainiert, um die Erkennungsgenauigkeit aufrechtzuerhalten, während sich das Netzwerkverhalten weiterentwickelt.
Die präventive Erkennung nutzt eine leistungsstarke Kombination aus neuronalen Deep-Learning-Netzwerken und maschinellem Lernen. Dieser Ansatz minimiert den Bedarf an häufigen Updates und liefert gleichzeitig schnelle und genaue Ergebnisse. Er kann Malware-Familien, ihre Vorgehensweisen und bösartige Absichten, einschließlich Zero-Day-Malware, sofort identifizieren, ohne dass zuvor ein Patient-Zero-Beispiel erforderlich ist.
Diese Methode etabliert einen statischen Erkennungsansatz, der mehrere Techniken nutzt, um die Natur einer Bedrohung zu verstehen. Dazu gehört eine detaillierte Dateianalyse, um festzustellen, ob die Datei bösartig oder harmlos ist.
Die verhaltensbasierte Erkennung unterscheidet sich von traditioneller signaturbasierter Antivirensoftware dadurch, dass sie sich darauf konzentriert, wie sich Programme verhalten, anstatt lediglich bekannte Malware-Signaturen zu identifizieren. Dieser Ansatz ist wirksam bei der Erkennung neuartiger und sich weiterentwickelnder Bedrohungen, einschließlich Zero-Day-Exploits, indem ungewöhnliche Systemaktivitäten wie schneller Dateizugriff, anormales Prozessverhalten, verdächtige Registrierungsänderungen und ungewöhnlicher Netzwerkverkehr überwacht werden.
Obwohl Herausforderungen wie die Definition normalen Verhaltens und mögliche Auswirkungen auf die Leistung bestehen, bleibt die verhaltensbasierte Erkennung entscheidend für das Identifizieren und Eindämmen ausgeklügelter Bedrohungen, die traditionelle Schutzmechanismen umgehen können. Sie analysiert laufende Programme und Systemprozesse dynamisch, um schädliche Aktivitäten zu erkennen und zu blockieren.
Gewinnen Sie detaillierte Transparenz und reagieren Sie schnell auf Cyberbedrohungen durch umfassende Berichte und Analysen auf Grundlage der Taktiken, Techniken und Verfahren von MITRE ATT&CK®. Durch die Zuordnung von Angriffspfaden, Techniken, Taktiken und der Kill Chain ermöglicht Endpoint Central eine präzise Reaktion auf Sicherheitsvorfälle und hilft Sicherheitsteams, anomale Erkennungen mit besserem Kontext zu untersuchen.
Die Identifizierung von Indicators of Compromise (IOCs) verbessert die Cybersicherheitsbereitschaft und ermöglicht es Organisationen, Vorfälle zu analysieren, wirksam zu reagieren und ihre Sicherheitslage gegenüber sich weiterentwickelnden Bedrohungen zu stärken.
Ein infizierter Endpunkt kann mit einem einzigen Klick in seinen Zustand vor dem Malware-Befall zurückversetzt werden, wodurch die Bedrohung effektiv neutralisiert wird. Dies ist besonders wichtig, wenn Bedrohungsakteure versuchen, Backups zu verschlüsseln oder zu löschen, um die Wiederherstellung zu erschweren oder unmöglich zu machen.
Zusätzlich isoliert die Funktion zur Netzwerkquarantäne infizierte Geräte, beendet die Malware umgehend und hilft, Sicherheitsverletzungen zu stoppen, indem seitliche Bewegungen innerhalb des Netzwerks eingeschränkt werden. Der Malware-Schutz unterstützt außerdem eine kontinuierliche Überwachung sowie reaktive Malware-Sicherheit sowohl online als auch offline und trägt so dazu bei, die Geschäftskontinuität sicherzustellen, selbst wenn Endpunkte vorübergehend vom Internet getrennt sind.
