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Visão geral
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Casos de uso
Proteção de e-mail
Protegendo o armazenamento de arquivos e sistemas corporativos
Defesa contra ferramentas de hacking avançadas
Caça a ameaças e análise manual de amostras
Proteção contra ataques direcionados
Proteção de endpoint
Proteção de aplicações web
Monitorando objetos no tráfego de rede
Protegendo repositórios de desenvolvimento
Proteção de vulnerabilidades
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Como funciona
Modos operacionais:
1. Detecção: agrega arquivos e links de várias fontes para análise, identificando ameaças e emitindo alertas.
2. Pesquisa de ameaças: examina objetos, incluindo arquivos carregados manualmente, e fornece análise detalhada com acesso a artefatos relevantes.
3. Bloqueio: trabalha com sistemas de e-mail, ferramentas de controle de tráfego de rede e conectores de API para prevenir automaticamente a propagação de conteúdo malicioso.
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As vantagens do PT Sandbox

Detecção de ameaças de multicamadas
O PT Sandbox aplica uma abordagem de detecção em camadas que combina análise estática, perfil comportamental com aprendizado de máquina e inteligência de ameaças externa. O malware projetado para evadir medidas de segurança tradicionais é exposto em múltiplos níveis.Integração fluida com sistemas corporativos
Arquivos e links são monitorados em todos os principais canais de transferência, com integração direta na infraestrutura de segurança e TI. A detecção de ameaças é contínua e automática, sem interromper as operações.Precisão na defesa contra ataques direcionados
Ambientes virtuais replicam estações de trabalho reais de funcionários, permitindo iscas personalizadas e interações simuladas. Este método expõe ataques personalizados e garante que o ransomware seja capturado antes que possa causar danos.
Experiência do PT Sandbox
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O PT Sandbox aplica detecção em camadas para descobrir atividades maliciosas. Regras estáticas expõem fragmentos de código malicioso. Regras de correlação rastreiam comportamentos anormais. A análise de rede detecta comunicação com servidores controlados por cibercriminosos. Modelos de aprendizado de máquina identificam anomalias. Sensores de monitoramento do sistema operacional capturam manipulações que indicam comprometimento. Cada mecanismo funciona em paralelo para descobrir ameaças projetadas para evadir ferramentas de segurança tradicionais.
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