ESET® THREAT INTELLIGENCE TJENESTE

Udvid dine sikkerhedsoplysninger fra lokale netværk til det globale cyberspace

110m+
brugere på verdensplan

400k+
erhvervskunder

200+
lande og områder

13
globale F&U-centre

ESET Threat Intelligence Service

Få dybdegående, opdateret global viden om specifikke trusler og angrebskilder, der traditionelt er vanskelige at opdage for sikkerhedsspecialister, der kun har adgang til oplysninger inden for deres egne netværk. Gør det muligt for organisationen at:

Checkmark icon

Bloker målrettede angreb

Checkmark icon

Beskytte mod phishing

Checkmark icon

Stoppe botnet-angreb

Checkmark icon

Opdag avancerede vedholdende trusler


Datafeed i realtid

ESET Threat Intelligence-datafeeds anvender det bredt understøttede STIX/TAXII-format, der gør det let at integrere med eksisterende SIEM-værktøjer. Integration hjælper med at levere de seneste oplysninger om trusselslandskabet og forudsige og forebygge trusler, før de rammer.

Robust API

ESET Threat Intelligence har en komplet API, der er tilgængelig til automatisering af rapporter, YARA-regler og andre funktioner for at muliggøre integration med andre systemer, der anvendes i organisationer.

YARA-regler

De gør det muligt for organisationer at oprette brugerdefinerede regler for at få firmaspecifikke oplysninger, som sikkerhedsteknikere er interesserede i. Organisationer modtager værdifulde oplysninger såsom antal gange, specifikke trusler er blevet set på verdensplan, URL'er med ondsindet kode, malwareadfærd på systemet, hvor den blev opdaget, og meget mere.

Cases med anvendelser

PROBLEM

Virksomheder ønsker at forhindre, at infiltrationer kan kommunikere ind i eller ud af deres netværk.

LØSNING

  • ESET Threat Intelligence underretter proaktivt sikkerhedsteams om de seneste målrettede angreb og C&C-servere (Command & Control), der er opstået andre steder.
  • Threat Intelligence leverer TAXII-feeds, som kan forbindes til UTM-enheder for at stoppe forbindelse til eller fra ondsindede aktører, hvilket forhindrer datalækager eller -skader.
  • Virksomheders inputregler og modvirkningsforanstaltninger for at forhindre indtrængning af malware i deres organisation.

ESET's egne tidlige varslingsrapporter og feeds

Målrettet malwarerapport

Holder brugeren informeret om et potentielt angreb, der er under forberedelse, eller et igangværende angreb rettet specifikt mod organisationen. Denne rapport omfatter YARA-regelstrenge, omdømmeoplysninger, lignende binære filer, fildetaljer, sandkasseoutput og meget mere.

Botnet-aktivitetsrapport

Leverer regelmæssige og kvantitative data om identificerede malwarefamilier og varianter af botnet-malware. Rapporten indeholder handlingsrettede data, der omfatter C&C-servere (Command & Control) involveret i botnet-styring, prøver på botnet, globale ugentlige statistikker og en liste over mål for denne malware.

Falsk rapport om SSL-certifikat

Genereres, når ESET registrerer et nyligt udgivet SSL-certifikat fra et nøglecenter, som har et meget lignende aktiv i forhold til det, kunden har leveret under den indledende opsætning. Dette kan omfatte oplysninger såsom kommende phishing-kampagner, der forsøger at udnytte dette certifikat. Rapporten indeholder nøgleegenskaber for certifikatet, YARA-matches og certifikatdata.

Målrettet phishing-rapport

Viser data om alle phishingaktiviteter for e-mails, der er rettet mod den valgte organisation. Rapporten indeholder oplysninger om phishingkampagnen, der omfatter kampagnestørrelse, antal klienter, URL-skærmbilleder, eksempel på phishing-e-mail, placering af servere og meget mere.

Rapport med automatiseret analyse af prøver

Opretter en brugerdefineret rapport, der er baseret på den indsendte fil eller hash, og som giver værdifulde oplysninger til faktabaserede beslutninger og hændelsesundersøgelser.


Domænefeed

Indeholder domæner, der anses som ondskabsfulde, inklusive domænenavn, IP-adresse, detektion af fil downloadet fra URL og detektion af fil, der forsøgte at få adgang til URL'en.

Ondsindet filfeed

Indeholder eksekverbare filer, der anses for ondsindede, og genkender og deler oplysninger såsom SHA1, MD5, SHA256, detektion, størrelse og filformat.

Botnet-feed

Indeholder tre typer feeds, der tjekker over 1000 mål pr. dag, herunder oplysninger om selve botnet, involverede servere og deres mål. De leverede data omfatter elementer såsom detektion, hash, seneste aktivitet, downloadede filer, IP-adresser, protokoller, mål.

Udforsk vores tilpassede løsninger

Giv os dine kontaktoplysninger, så vi kan designe et personligt tilbud, der passer til dine behov.
Ingen binding.

Søger du komplet sikkerhed for dit netværk?

Relaterede pakkeløsninger

ESET Dynamic Endpoint Protection solution icon

ESET Dynamic Endpoint Protection

  • Sikkerheds styringscenter
  • Platform til slutpunkts beskyttelse
  • Cloud Sandbox Analyse
ESET Dynamic Mail Protection solution icon

ESET Dynamic Mail Protection

  • Sikkerheds styringscenter
  • Mailsikkerhed
  • Cloud Sandbox Analyse

Relaterede produkter og tjenester

Følg med i de seneste nyheder om cybersikkerhed

Leveret til dig af prisbelønnede og anerkendte sikkerhedseksperter fra ESET's 13 globale F&U-centre.

Virksomhedsblog

Protect your smart home and online privacy while enhancing your digital experience with ESET solutions

ESET’s latest version of ESET Home Windows premium products – which include ESET Internet Security (EIS) and ESET Smart Security Premium (ESSP) – hold a myriad of new features

Options still remain for GandCrab’s SMB & MSP victims

GandCrab is a malware notorious for becoming one of the most highly detected families of ransomware since its arrival at the beginning of 2018. Luckily for victims, the FBI, in cooperation with...

See more

Bloggen We Live Security

Inside consumer perceptions of security and privacy in the connected home

The ESET survey polled 4,000 people to get a sense of their attitudes towards the privacy and security implications of smart home technology

Needles in a haystack: Picking unwanted UEFI components out of millions of samples

ESET experts describe how they trained a machine-learning model to recognize a handful of unwanted UEFI components within a flood of millions of harmless samples