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.   

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.“  

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.              

„Deep Instinct adressiert einen großen Problembereich heutiger Unternehmen und ihre Gefährdung durch eine ständig wachsende Anzahl von Angriffsvektoren", sagt David OLeary, Field CISO – Sr. Director, Global Cybersecurity, SHI. „Wir freuen uns darauf, diese einzigartige Lösung unseren Geschäftskunden zur Verfügung zu stellen und ihnen dabei zu helfen, sich selbst und ihre Kunden besser vor bösartigen Inhalten zu schützen, während sie täglich wichtige Dateien austauschen."  

Zu den weiteren Vorteilen von Deep Instinct Prevention for Applications zählt: 

• Es kann unabhängig von der Cloud eine Entscheidung getroffen werden. 
• Nur der Datei-Hash verlässt das System, so dass der Schutz der Kundendaten vollständig erhalten bleibt.  
• Es werden keine Kundendaten zum Trainieren oder Aktualisieren von KI-Modellen verwendet.  
• Minimale Infrastrukturressourcen, einschließlich CPU- und Speichernutzung, in Kombination mit einem geringen Footprint sorgen für niedrige Gesamtbetriebskosten.  

Für weitere Produktinformationen und Fallstudien besuchen Sie bitte: https://www.deepinstinct.com/beyond-the-endpoint