랜섬웨어 이메일 차단 솔루션

sg utm

세계 최고의 딥러닝, 샌드스톰, 듀얼 안티바이러스

SGUTM

샌드스톰은 다릅니다.

  • advancedthreats
  • 처리성능(performance)
  • 소포스랩(SophosLabs)
Enhanced Behavioral Detection
Deep Learning
  • SG UTM

    파일 분석

    의심스러운 파일 감지안전한 클라우드 실행 환경 전송

  • SG UTM

    공격 재현

    이벤트 로깅페이로드 추룰AV 회피 차단 (Anit-evasion)

  • SG UTM

    행위 분석

    CryptoGurard and WinpeGuard규칙과 패턴 분석 이벤트 상관관계 분석

  • SG UTM

    딥러닝 분석

    알려지지지 않은 실행 가능 위협틀 탐지지속적인 적응 학습(훈련)모델

sophos sandstorm

고성능을 위한 더 스마트한 샌드박스 기술

소프스 샌드스톰을 고성능을 보장하기 위해 정확한 사전 필터를 적용하며 알려지지 않은 (unknown), 의심스러운(suspicious)파일에 초점을 맞춥니다.

샌드스톰에서 분석되는 Unknown 파일 예시

  • SGUTM icon

    Window EXE,
    dll32-bit and 62-bit

  • SGUTM icon

    Documents
    with macros

  • SGUTM icon

    PDFs with scripts

소포스 이메일 샌드스톰 동작 방식

sophos sandstorm now with deep learning

determines behavior

  • SGUTM icon

    suspect

  • SGUTM icon

    control

  • SGUTM icon

    report

  • 1
    2
    3
    4
  • UTM은 모든 파일에 대해 잠재적인 위협 테스트를 합니다. 만약 의심스러운 파일에 위협으로 검출되지 않은 경우 UTM은 이전에 분석된 내용인지를 결정하기 위해 Sophos Sandstorm으로 파일 해시를 보냅니다.
    이전에 분석된 파일이 아니라면 의심스러운 파일의 복사본을 Sophos Sandstorm으로 전송합니다. 전송된 파일은 Sophos Sandstorm에서 실행되며 행동을 모니터링 합니다. 완전히 분석한 후 Sophos Sandstorm은 분석결과를 UTM으로 전달하며 결과에 따라 파일이 허용 및 차단 됩니다.
    이전에 분석된 파일이라면 Sophos Sandstorm은 즉시 결과에 UTM으로 반환합니다. 결과에 따라 허용 및 차단됩니다.
    Sophos Snadstorm에 의해 생성된 분석 보고서는 포렌식에도 사용 가능할만큼 깊이 있는 분석 정보를 제공합니다.
  • SGUTM
  • 간편한 시스템 적용

    • 1

      기존 스팸 서버가 메시지를 소포스 장비로 전달
      스팸서버의 메일 전달 IP를 Mail 서버가 아닌 소프스 장비로 IP로 변경

    • 2

      소포스 장비의 인터넷 연결 필요

    • 3

      소포스는 해당 메시지를 검사한 후 메일서버로 전달

강력한 Dual Anit-Virus Engine

기존 이메일 보호에 더해 강력한 듀얼 AV엔진이 추가됩니다.

소포스 평가

  • SGUTM
  • SGUTM
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  • SGUTM
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  • SGUTM
  • SGUTM
  • SGUTM

아비라(Avira)평가

1988년 독일에서 설립되었으며 여러 공신력 있는 테스트에서 꾸준히 상위권을 유지하고 있습니다.

  • SGUTM
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  • SGUTM

Global Presence

SGUTM
  • SGUTM

    깊은 전문성

    위협, 공격지점, 제품을 포괄 (endpoint, network, cloud)

  • SGUTM

    위협 인텔리전스 (TI)

    소포스 제품과 상용파트너들에게 제공하는 실시간 데이터 피드

  • SGUTM

    보안의 완벽한 포트폴리오

    30년 넘게 구축된 광범위한 기술, 프로세스 및 시스템

  • SGUTM

    지속적인 혁신

    크고 작은 위협들의 보허를 위한 전략, 도구, 기술의 끊임없는 개발

Big Data

  • 300,000 - plus daily

    suspicious URLs andalyzed

  • 500,000 - plus daily

    previously unseen files analyzed

  • 80% of malicious URLs

    come from legitimate websites

  • 2,000 - plus daily

    previously unseen Android apps analyzed

  • 50 million

    files for Neural Network genetic similarity comparisons

  • 600 million daily

    Live Protection lookup events added to date lake

  • 30,000-plus daily

    malware samples added to Live Protection cloud

  • 300 million

    files used for Machine Learning model training

소포스 이메일 샌드스톰

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