يعمل MetaDefender 3.2.0 على توسيع نطاق مسار الكشف عن الثغرات الأمنية من نوع «صفر يوم» (zero-day) OPSWATمن أربع طبقات إلى خمس طبقات. ويضيف هذا الإصدار تقنية «Predictive Alin AI» كطبقة تحليل ثابت قبل التنفيذ، ويحسن عملية تحديد مصدر التهديدات ومحاكاة ملفات PE، كما يوسع نطاق الكشف ليشمل تقنيات التهرب الناشئة والبرامج الضارة والهندسة الاجتماعية.
الماخذ الرئيسية
- يضيف MetaDefender 3.2.0 تقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤية «Alin AI» كطبقة ثانية، مما يوسع نطاق الكشف عن الثغرات الأمنية من يوم الصفر من أربع طبقات متناسقة إلى خمس طبقات
- يقوم نظام «Predictive Alin AI» بتصنيف الملفات التنفيذية المدعومة عالية المخاطر قبل تنفيذها، مع أوقات تحديد النتيجة المصممة بحيث يبلغ P90 50 مللي ثانية وP99 أقل من 100 مللي ثانية
- تُحال الملفات التي تحتوي على إشارات غير مؤكدة أو متضاربة إلى بيئة الاختبار التكيفية القائمة على المحاكاة MetaDefender لإجراء تحليل سلوكي أعمق
- يُنشئ MetaDefender حلقة تغذية مرتدة مستمرة بين التنبؤ والمحاكاة وتقييم السمعة وتعقب التهديدات، مما يتيح للأدلة الجديدة تعزيز القرارات المستقبلية المتعلقة بالملفات
- يستطيع تحليل الملفات القابلة للتنفيذ الآن رصد سلوك أكثر شمولاً للبرامج الضارة التي تعتمد على ملفات أو مسارات محددة، مع منح المحللين سيطرة أكبر على الشروط المستخدمة أثناء التحقيق
- تشمل عمليات الكشف الجديدة والمحسّنة برامج «EtherHiding»، وتجميعات .NET المشوهة، وحقن القوالب عن بُعد، وبرامج «wiper» الخبيثة، وحملات «ClickFix»، بالإضافة إلى عائلات أخرى من البرامج الخبيثة
- تنتقل إدارة Syslog إلى لوحة الإدارة مع تغطية أوسع للتدقيق؛ وتتطلب التكوينات الحالية إعادة التكوين يدويًّا بعد الترقية
ما الجديد في MetaDefender 3.2.0؟
يقدم MetaDefender 3.2.0 نقطة قرار جديدة قبل التنفيذ ومجموعة من التحسينات في مجالي التحليل والكشف. ويتمثل التغيير الرئيسي في البنية في إدراج تقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤي «Alin AI» كطبقة ثانية، حيث يتم وضعها بين «سمعة التهديدات» و«التحليل الديناميكي».
MetaDefender هو الحل الموحد للكشف عن الثغرات الأمنية من نوع «صفر يوم» (zero-day) OPSWATوالمصمم لدمج تقنية «الصندوق الرملي» التكيفي، ومعلومات استخبارات التهديدات، وتقييم درجة خطورة التهديدات، والبحث عن أوجه التشابه باستخدام التعلم الآلي، في مسار كشف منسق. ويضيف الإصدار 3.2.0 التحليل الثابت التنبئي دون إزالة أي مرحلة تحليل حالية.
الطبقات الخمس هي:
- سمعة التهديدات: تفحص الملفات والبنية التحتية مقارنةً بالمعلومات الاستخباراتية المعروفة
- التحليل الثابت: يستخدم تقنية «ألين» للذكاء الاصطناعي التنبؤي لتقييم النوايا الخبيثة قبل التنفيذ
- التحليل الديناميكي: محاكاة الملفات المشبوهة والتي لم يتم حلها للكشف عن سلوكها أثناء التشغيل
- تقييم المخاطر: يربط بين الأدلة لإنشاء درجة مخاطر قائمة على الثقة ونتيجة نهائية
- البحث عن التهديدات: يربط العينات بعائلات البرامج الضارة ذات الصلة، والبنية التحتية، والحملات
أصبحت الطبقات 2 و3 و4 السابقة هي الطبقات 3 و4 و5. ولا تُجبر الطبقة الجديدة كل ملف على المرور بمرحلة تحليل طويلة أخرى، بل تساعد في تحديد مقدار الفحص الإضافي الذي يحتاجه كل ملف.
نظرة على بنية الكشف عن الثغرات الأمنية من النوع «صفر يوم» المكونة من خمس طبقات
يطبق مسار الفحص المكون من خمس طبقات تحليلاً يتزايد عمقاً تدريجياً استناداً إلى الأدلة المتاحة لكل ملف. ويمكن تحديد التهديدات المعروفة في مرحلة مبكرة، كما يمكن إصدار حكم مسبق بشأن التنبؤات ذات الثقة العالية قبل التنفيذ، ويمكن إحالة الملفات الغامضة إلى مرحلة المحاكاة والبحث عن التهديدات دون إضعاف القرار النهائي.
الطبقة 1: سمعة التهديد
تقوم ميزة «سمعة التهديدات» بتحديد التهديدات المعروفة والبنية التحتية للمهاجمين. ويقوم MetaDefender بفحص المعلومات الاستخباراتية المتاحة بحثًا عن التجزئات (هاش) للملفات وعناوين URL وعناوين IP والنطاقات، وذلك باستخدام مصادر السمعة عبر الإنترنت أو دون اتصال بالإنترنت. أما الملفات التي لا تظهر لها نتيجة قاطعة بشأن سمعتها، فتنتقل إلى مرحلة «التحليل الثابت». كما تدعم ميزة السمعة دون اتصال بالإنترنت البيئات الخاضعة للتنظيم والبيئات المعزولة عن الشبكة، حيث قد لا تتوفر المعلومات الاستخباراتية السحابية.
الطبقة الثانية: التحليل الثابت باستخدام تقنية «ألين» للذكاء الاصطناعي التنبؤي
يقوم نظام «ألين AI» التنبئي بتحليل المؤشرات الهيكلية والدلالية والسلوكية للملفات قبل التنفيذ أو التشغيل أو مراقبة وقت التشغيل. ويقدم محرك الكشف عن البرامج الضارة المدعوم بالذكاء الاصطناعي نتائج مستندة إلى التعلم الآلي في غضون أجزاء من الألف من الثانية، ويمكن تشغيله عبر الإنترنت أو في وضع غير متصل تمامًا.
تدعم الطبقة الثانية نتيجتين رئيسيتين:
- التحويل: يمكن للملفات النظيفة ذات الثقة العالية تجنب التحليل غير الضروري في بيئة الحماية
- الكشف: يمكن تحديد الملفات الضارة التي تتمتع بدرجة عالية من الثقة وحظرها قبل تنفيذها، بما في ذلك الملفات التي قد لا تتعرف عليها محركات مكافحة الفيروسات التقليدية
بالنسبة للملفات القابلة للتنفيذ عالية المخاطر المدعومة، تم تصميم تقنية Predictive Alin AI بحيث تبلغ أوقات إصدار الحكم P90 50 مللي ثانية، وأوقات إصدار الحكم P99 أقل من 100 مللي ثانية. أما الملفات التي لا تستوفي عتبة الثقة المطلوبة، فتنتقل إلى مرحلة «التحليل الديناميكي» بدلاً من الاعتماد على حكم ثابت ضعيف.
كما يوسع برنامج «Predictive Alin AI» نطاق الفحص الثابت ليشمل ملفات نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المدعومة. ويساعد هذا التحليل في تحديد أي شفرات عشوائية مضمنة قد يتم تنفيذها عند تحميل النموذج.
الطبقة الثالثة: التحليل الديناميكي
يقوم «التحليل الديناميكي» بإرسال العينات المشبوهة والتي لم يتم حلها إلى بيئة الاختبار التكيفية القائمة على المحاكاة MetaDefender . ويقوم MetaDefender بمحاكاة التعليمات وعمليات الملفات والبرامج النصية والتفاعلات ذات الصلة مع نظام التشغيل، بدلاً من الاعتماد على آلة افتراضية تقليدية.
تساعد المحاكاة على مستوى التعليمات في الكشف عن البرامج الضارة التي تستخدم فحوصات مكافحة المحاكاة الافتراضية، أو التنفيذ المؤجل، أو الهياكل المشوهة، أو الظروف البيئية لتعطيل التحليل الآلي. ويمكن MetaDefender الكشف عن سلوك البرنامج أثناء التشغيل، وسلاسل المحمل، والحمولات المخفية، ومؤشرات الاختراق.
يمكن أن تُضاف المؤشرات المكتشفة حديثًا إلى قاعدة بيانات السمعة المحلية، مما يسهم في تحسين القرارات المستقبلية المتعلقة بالطبقة الأولى. كما أن النتائج المؤكدة المتعلقة بثغرات «اليوم صفر» تعزز السمعة المستقبلية والتحليل التنبئي، مما يساعد «Aether» على تحديد المتغيرات ذات الصلة في مرحلة مبكرة من مسار المعالجة.
الطبقة الرابعة: تقييم درجة خطورة التهديدات
تقوم «تقييم التهديدات» بربط الأدلة المستمدة من السمعة والتحليل الثابت والتحليل الديناميكي لتكوين درجة مخاطر قائمة على الثقة. ويقوم محرك التقييم بدمج الإشارات مثل الاستمرارية، وحقن العمليات، وتسليم الحمولة، وتعديل الملفات المشبوهة، وأنشطة القيادة والتحكم.
ويمكن أن يدعم الحكم النهائي تنفيذ السياسات ويساعد المحللين على تحديد أولويات التهديدات التي تتطلب تحقيقًا فوريًّا. كما تقلل النتيجة المجمعة من الحاجة إلى تفسير النتائج المتفرقة المستمدة من أدوات تحليل متعددة.
الطبقة الخامسة: تعقب التهديدات
تضيف ميزة «البحث عن التهديدات» معلومات حول مصدر التهديد وسياق الحملة إلى تقييم الملف. ويقوم البحث عن أوجه التشابه باستخدام التعلم الآلي (ML) بربط العينات ذات الصلة، وعائلات البرامج الضارة، والبنية التحتية المشتركة، والحملات.
تساعد هذه العلاقات المحللين على تحديد ما إذا كان الكشف يتعلق بملف منفرد، أو نسخة معدلة من برنامج ضار معروف، أو جزءًا من عملية أوسع نطاقًا. ويمكن أن تدعم النتائج القابلة للقراءة آليًّا والمؤشرات المستخرجة أنظمة SIEM (إدارة المعلومات والأحداث الأمنية)، وSOAR (تنسيق الأمن والأتمتة والاستجابة)، وMISP (منصة مشاركة معلومات البرامج الضارة)، وSTIX (التعبير المنظم عن معلومات التهديدات)، بالإضافة إلى سير عمل التحقيق والاستجابة.
تشير الاختبارات المقارنة الداخلية الحالية إلى أن فعالية الكشف تزداد مع إضافة الأدلة عبر الطبقات الخمس، لتصل إلى 99.5% بعد عملية «التنقيب عن التهديدات».*
*استنادًا إلى اختبارات قياس الأداء الداخلية.
اتخاذ قرارات أسرع قبل التنفيذ بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤية من Alin AI
تضيف تقنية «Alin AI» التنبؤية نقطة تفتيش سريعة قبل إجراء التحليل الديناميكي الذي يستهلك موارد كثيرة. وتعمل هذه الطبقة على تقليل الطلب غير الضروري على بيئة الاختبار (sandbox)، مع توفير فرصة إضافية للكشف عن النوايا الخبيثة قبل ظهور السلوك أثناء وقت التشغيل.
كانت البنية السابقة تنقل الملفات التي لم يتم البت فيها من «سمعة التهديدات» مباشرةً إلى «التحليل الديناميكي». أما الإصدار 3.2.0 فيمكنه الآن توجيه كل ملف وفقًا لمستوى الثقة:
- يمكن للملفات النظيفة ذات الثقة العالية المضي قدمًا دون الحاجة إلى محاكاة غير ضرورية
- يمكن إيقاف الملفات الخبيثة التي تبلغ درجة ثقتها عالية قبل تفعيلها
- يتم توجيه الملفات المشكوك فيها إلى بيئة الاختبار التكيفية لإجراء فحص أعمق
يركز نموذج التوجيه التحليل الديناميكي على الملفات التي تضفي فيها الأدلة السلوكية أكبر قيمة. ولا يزال MetaDefender يقوم بالمحاكاة العميقة عندما يتطلب الملف ذلك.
الإدارة المركزية لسجلات Syslog وزيادة نطاق الرؤية في عمليات التدقيق
تتم إدارة إعدادات Syslog الآن من خلال لوحة إدارة Aether، مما يوفر للمسؤولين طريقة أكثر سهولة ومركزية للتحكم في عمليات التسجيل. كما تم توسيع نطاق التغطية ليتجاوز ملخصات نتائج الفحص ليشمل أحداث المصادقة وتغييرات إعدادات المسؤول، مما يوفر رؤية أوضح لأغراض المراقبة الأمنية والتدقيق وتتبع التغييرات.
تحديد مصدر التهديدات بشكل أكثر دقة وقابلية للتنفيذ
يوفر MetaDefender 3.2.0 تصنيفات أكثر وضوحًا ومدعومة بالأدلة، توضح الهوية والنية المحتملتين للتهديد. ويمكن للمحللين فهم النتائج بشكل أسرع وتوفير سياق أكثر دقة في عمليات تقييم التهديدات، وتعقب التهديدات، والاستجابة اللاحقة.
يتم حساب مصدر التهديد بشكل مستقل لكل ملف تم إرساله، وكذلك للملفات التي تم تنزيلها أو استخراجها والتي تم اكتشافها أثناء التحليل، مما يساعد المحللين على تمييز دور كل مكون ومخاطره في هجوم متعدد المراحل.
تحليل أكثر شمولاً لسلوك الملفات القابلة للتنفيذ
يعمل MetaDefender 3.2.0 على تحسين تحليل البرامج الضارة القابلة للتنفيذ التي تعتمد على ملفات أو مسارات أو موارد محددة للكشف عن سلوكها. ويتيح نظام الملفات الافتراضي القابل للتكوين للعينات... يعمل MetaDefender 3.2.0 على تحسين تحليل البرامج الضارة القابلة للتنفيذ التي تعتمد على ملفات أو مسارات أو موارد محددة أثناء التنفيذ. يتيح نظام الملفات الافتراضي القابل للتكوين للعينات التفاعل مع الملفات والمسارات التي تتوقع العثور عليها أثناء محاكاة الملفات التنفيذية المحمولة (PE)، مما يساعد MetaDefender على التقاط تدفقات تنفيذ أكثر اكتمالاً، وكشف أنشطة إضافية للحمولة ومؤشرات الاختراق، وتقليل مخاطر بقاء السلوك المعتمد على البيئة مخفيًا. يمكن للمحللين أيضًا تحديد الملفات التي تتوقعها العينة، مما يوفر تحكمًا أكبر عند التحقيق في البرامج الضارة المعقدة التي تعتمد على نظام ملفات محدد.
ما هي التهديدات الجديدة وتقنيات التحايل التي يمكن MetaDefender 3.2.0 اكتشافها؟
يعزز MetaDefender 3.2.0 قدرات الكشف في مجالات إخفاء البنية التحتية القائمة على تقنية البلوك تشين، والملفات التنفيذية المشوهة، وتسليم الحمولات عبر المستندات، والبرامج الضارة المدمرة، والهندسة الاجتماعية. كما يوسع هذا الإصدار نطاق استخراج تكوينات البرامج الضارة وتغطية السمعة المحلية.
EtherHiding
يعمل «EtherHiding» على إخفاء التعليمات الخبيثة أو عناوين URL أو البنية التحتية التي يسيطر عليها المهاجمون ضمن معاملات البلوكشين والعقود الذكية. الخدمات تؤدي الخدمات اللامركزية إلى زيادة صعوبة عمليات الحجب والإزالة التقليدية. وتساعد آليات الكشف الجديدة المحللين على تحديد الأنشطة المرتبطة بـ «EtherHiding» وفحص البنية التحتية التي تشير إليها العينة قيد التحليل.
مجموعات .NET التي تم تشويهها عمدًا
يمكن تصميم مجموعات .NET المشوهة بحيث تتسبب في أدوات التحليل النحوي أو أدوات إزالة التحويل البرمجي أو أدوات التحليل الآلي قبل الوصول إلى الشفرة الخبيثة. ويضيف MetaDefender الآن إمكانية الكشف عن هياكل .NET المشوهة المرتبطة بتعطيل عملية التحليل والتهرب منها.
كشف أكثر دقة لحقن القوالب عن بُعد
يتميز MetaDefender 3.2.0 بقدرة أكبر على التمييز بدقة بين عمليات الحقن الخبيثة للقوالب عن بُعد والروابط المضمنة العادية. ويقلل هذا التحديث من حالات الإيجابيات الخاطئة الناتجة عن عناوين URL المشروعة، مع الكشف في الوقت نفسه عن عناوين IP الخبيثة المخفية عبر الترميز الثماني. ويمنح ذلك محللي التهديدات تغطية أقوى لهجمات المستندات المُشوشة دون إضافة ضوضاء غير ضرورية إلى عملية التحقيق.
برنامج «Wiper» الخبيث
صُممت برامج «الويبر» الخبيثة لتدمير البيانات والأنظمة أو إتلافها أو جعلها غير متاحة. وتسهم تقنيات الكشف الجديدة في تحسين عملية تحديد البرامج الخبيثة المدمرة التي قد لا تتيح أي سبل للاستعادة. ويكتسب الكشف المبكر أهمية خاصة في البنى التحتية الحيوية والبيئات الحكومية وبيئات التصنيع، حيث يُعد توفر الخدمة التشغيلية أولوية قصوى. وكما تناولنا في مدونتنا السابقة، تُعد برامج «الويبر» من بين الأسلحة الأكثر شيوعًا المستخدمة في هجمات تكنولوجيا التشغيل (OT).
حملات ClickFix CAPTCHA
تستخدم حملات «ClickFix» أخطاء متصفح مزيفة، ومطالبات تحقق، وواجهات على غرار اختبارات «CAPTCHA» لإقناع المستخدمين بتنفيذ أوامر ضارة. ويوسع MetaDefender 3.2.0» نطاق التعرف على اختبارات «CAPTCHA» القائمة على تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، بما في ذلك دعم اختبارات «CAPTCHA» المزيفة التي تم تشويشها ولكنها معروضة بصريًّا.
يأخذ هذا التحليل في الاعتبار ما يراه المستخدم على الصفحة المعروضة، حتى عندما يكون المحتوى الأساسي منظمًا بهدف التهرب من الكشف القائم على النص. تتناول مدونتنا السابقة كيفية كشف هجمات «ClickFix» وصدها قبل وصولها إلى نقاط النهاية.
استخراج إعدادات البرامج الضارة والسمعة المحلية
تدعم أدوات استخراج التكوينات الجديدة كل من PrivateLoader وQuasar RAT. ويمكن أن تكشف التكوينات المستخرجة عن البنية التحتية للقيادة والتحكم، ومعرّفات الحملات، ومعلمات التنفيذ، وغيرها من التفاصيل المستخدمة في التحقيق والاستجابة. كما تحظى قاعدة بيانات السمعة المحلية بتغطية أوسع لمؤشرات الاهتمام (IOC). ويعزز توسيع نطاق المعلومات الاستخباراتية غير المتصلة بالإنترنت من فعالية الكشف في البيئات المعزولة عن الشبكة حيث يتعذر إجراء عمليات البحث السحابية.
متى ينبغي للمؤسسات استخدام MetaDefender 3.2.0؟
تم تصميم MetaDefender 3.2.0 لسير عمل الملفات التي تتطلب الكشف عن التهديدات في يوم الصفر قبل وصول المحتوى إلى المستخدمين أو الأنظمة المحمية. ويُعد مسار المعالجة المكون من خمس طبقات مناسبًا بشكل خاص عندما يتعين الجمع بين سرعة التحليل والتحكم في النشر وعمق التحليل السلوكي.
- فحص الملفات ذات الحجم الكبير: يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التنبئي «Alin AI» اتخاذ قرارات سريعة قبل دخول الملفات إلى مرحلة المحاكاة الأعمق
- البيئات المعزولة عن الشبكة أو الخاضعة للرقابة: يمكن أن تعمل أنظمة تقييم السمعة والتحليل التنبئي وخيارات نشر MetaDefender دون الحاجة إلى الاتصال بالسحابة
- تحليل البرامج الضارة المراوغة: تكشف المحاكاة عن السلوكيات المصممة للتحايل على بيئات الاختبار في الأجهزة الافتراضية أدوات الثابتة
- SOC وسير عمل تعقب التهديدات: تساعد الأحكام الموحدة، وتحديد مصدر التهديد، ومؤشرات الاهتمام (IOCs)، والبحث عن أوجه التشابه في تحديد الأولويات وتحليل الحملات
تقديم موعد الكشف عن الثغرات الأمنية في يوم الصفر
تدخل الملفات إلى المؤسسات عبر البريد الإلكتروني، ونظام نقل الملفات المُدار، والتطبيقات السحابية، وعمليات التحميل عبر الويب، والوسائط القابلة للإزالة، وتحديثات البرامج، وسير عمل سلسلة التوريد. يساعد MetaDefender 3.2.0 فرق أمن تكنولوجيا المعلومات (IT) وتكنولوجيا التشغيل (OT) على فحص هذه الملفات قبل وصولها إلى المستخدمين أو الأنظمة المحمية.
تقلل القرارات عالية الثقة من عمليات التحليل غير الضرورية في بيئة الاختبار (sandbox) ومن زمن الاستجابة في التحليل، مما يساعد على استمرار سير عمليات معالجة الملفات ذات الحجم الكبير، بينما تخضع العينات غير المؤكدة لفحص أعمق. وتساعد الأحكام الموحدة، وتحديد المصادر بشكل أوضح، وسياق الحملة فرق مركز عمليات الأمن (SOC) على تقليل الوقت الذي تقضيه في ربط النتائج غير المترابطة وتركيز التحقيقات على التهديدات التي تتطلب اتخاذ إجراءات.
تتيح حلقة التغذية الراجعة المستمرة بين التنبؤ والمحاكاة والسمعة وتعقب التهديدات استخدام الأدلة الجديدة لتعزيز عمليات الكشف المستقبلية واتخاذ القرارات بشأن الملفات.
تعرف على المزيد حول MetaDefender أو اتصل OPSWAT الترقية إلى الإصدار 3.2.0.
الأسئلة المتداولة
ما هو التغيير الأكبر في إصدار MetaDefender 3.2.0؟
أصبحت تقنية «Predictive Alin AI» الطبقة الثانية الجديدة للتحليل الثابت قبل التنفيذ. وتؤدي هذه الإضافة إلى توسيع نطاق MetaDefender من أربع طبقات إلى خمس طبقات، كما تقوم بتوجيه الملفات إلى تحليل أعمق وفقًا لمستوى الثقة.
هل يحل نظام «Predictive Alin AI» محل بيئة الاختبار التكيفية (adaptive sandbox) MetaDefender ؟
لا. تضيف تقنية «Predictive Alin AI» نقطة اتخاذ قرار قبل «الصندوق الرملي التكيفي»، في حين أن العينات غير المؤكدة أو المتضاربة تنتقل إلى «التحليل الديناميكي» القائم على المحاكاة.
هل يمكن MetaDefender 3.2.0 العمل في بيئة معزولة شبكيًّا؟
نعم. يدعم كل من MetaDefender وPredictive Alin AI التشغيل دون اتصال بالإنترنت، كما توفر قاعدة البيانات المحلية الموسعة للسمعة تغطية إضافية لمؤشرات التهديد (IOC) في الأماكن التي لا تتوفر فيها المعلومات الاستخباراتية السحابية.
ما مدى سرعة نظام الذكاء الاصطناعي التنبئي «ألين»؟
تم تصميم نظام «Predictive Alin AI» بحيث يبلغ زمن إصدار الحكم في 50 مللي ثانية (P90)، ويقل زمن إصدار الحكم في 100 مللي ثانية (P99) بالنسبة للملفات القابلة للتنفيذ عالية المخاطر المدعومة. وقد يختلف الأداء الفعلي حسب نوع الملف وطريقة النشر وحجم العمل.
ما هي مجالات الكشف الجديدة التي تم تضمينها في MetaDefender 3.2.0؟
يضيف هذا الإصدار أو يحسّن عمليات الكشف عن EtherHiding، وتجميعات .NET التالفة، وحقن القوالب عن بُعد، وبرامج الضار المُدمرة للبيانات، وحملات ClickFix CAPTCHA، وPrivateLoader، وQuasar RAT. كما يوسع نطاق تغطية سمعة مؤشرات التهديد (IOC) المحلية.
