OPSWATは、MetaDefenderプラットフォーム用の最初の独自AIベースの脅威検出エンジン「OPSWAT Predictive Alin AI」を発表しました。このAIベースのイノベーションは、MetaDefenderプラットフォーム内の新しいカテゴリの機能を導入し、実行前に悪意のある意図を評価するために既存の検出・防御エンジンと並行して機能する高信頼性予測レイヤーを提供し、プラットフォーム全体にわたるより高い効率を実現します。これにより、組織は誤検知の運用上の影響を最小化しながら、即座に対応することができます。
「OPSWATでは、セキュリティは防止から始まり、すべてのファイルが悪意のあるものであるという前提に基づいていると常に信じています。Predictive Alin AIエンジンは、あなたのセキュリティチームを置き換えるために構築されたのではなく、彼らをより効果的で効率的にするために構築されました」と、OPSWATのCEOであるBenny Czarny氏は述べています。
「機械学習による判定をミリ秒で提供し、実行前、起爆前にノイズを排除し、組織に最大のコストをもたらす躊躇を解消することで、セキュリティチームが信頼と明確性を得ることができます。当社のAIネイティブ機能は、セキュリティチームが自信を持って行動するために必要な信頼と透明性を提供し、より優れた検出をエンタープライズが求める速度でより強力な意思決定に変えることができます」とCzarny氏は続けています。
実運用向けに構築された精密性重視のAI
OPSWAT Predictive Alin AIは、ファイル構造、エントロピーパターン、および意味的関係を評価して、署名またはランタイム実行のみに依存することなく、ファイルが悪意のある方法で動作するかどうかを予測する機械学習ベースの静的分析エンジンです。ほとんどのファイルに対して100ミリ秒未満の推論を提供し、小さなメモリフットプリントで動作し、オンラインとオフラインの配置で同じように実行されます。
内部の有効性分析では、OPSWATはPredictive Alin AIを評価し、以下を実証しました：
- 安全なファイルを識別する際の99.99%の精度で、ノイズと誤検知を最小化するために数ヶ月間の本番トラフィックテストで検証されています。不確実な場合、MetaDefenderプラットフォームは追加のワークフローとデータ処理をトリガーしてデータをさらに評価し、防御多層概念を自動的に強化します。
- マルチエンジン展開に追加した場合の全体的な効率の測定可能な向上。
結果は、Predictive Alin AIが現在、マルチエンジンアーキテクチャ内の決定信頼度レイヤーとして最も良好に機能することを確認しており、特に誤検知が動作を破壊したり、重要なワークフローをブロックしたり、コストのかかる対応アクションをトリガーできる環境では最適です。
「生の検出率は運用上の価値と同じではありません。Predictive Alin AIは精度を主要な目的として設計および評価されました。それが発動したとき、顧客はその判定に高度の信頼を持つことができ、これはまさに多くのエンタープライズ環境が必要としているものです」とOPSWATのチーフプロダクトオフィサーであるYiyi Miao氏は述べています。
可用性とプラットフォーム統合
Predictive Alin AIは、MetaDefenderの既存のMetascan Multiscanning、Deep CDRテクノロジー、および適応型サンドボックステクノロジーと並行して、独自の予測機能を追加します。OPSWATのデータサイエンスおよびR&D チームによって社内で開発され、MetaDefender Aether テレメトリ、OPSWAT脅威インテリジェンス、およびUnit 515研究からの厳選されたプライバシーセーフなデータセットで訓練されています。このモデルは、OPSWATのエコシステム全体にわたって相関フィードバックを使用して継続的に改善されています。
このエンジンは既に世界中のカスタマー環境に展開されており、厳格な規制および接続制約の下で運用される防衛、政府、製造、およびエネルギーセクターに特に関連しています。
