SonicWall Capture 实验室威胁研究团队收集、分析和审查来自 SonicWall Capture 威胁网络的跨向量的威胁信息，该网络中有全球设备和资源，包括：
- 近 200 个国家和地区内的 100 多万个安全传感器
- 在 SonicWall 安全系统（包括防火墙、电子邮件安全性、端点安全性、蜜罐、内容过滤系统和 SonicWall 捕获高级威胁保护多引擎沙盒）中共享的跨向量的威胁相关信息
- SonicWall 内部恶意软件分析自动框架
- 来自全球数万个防火墙和电子邮件安全设备的恶意软件和 IP 声誉数据
- 来自 50 多个行业协作小组和研究组织的共享威胁情报和漏洞利用信息
- 来自自由职业安全研究人员的情报
- 100 多万个传感器
- 200 多个国家和地区
- 24 小时内响应零日漏洞攻击
- 每天收集 20 多万个恶意软件样本
- 每天分析 20 多万个恶意事件
SonicWall 捕获实验室对这些数据执行严格的测试和评估，针对电子邮件发件人和内容建立声誉评分，并实时确定新的威胁。
SonicWall Capture 实验室的研究人员在 10 多年前就率先使用人工智能来进行威胁研究和保护。SonicWall 开发了自动实时漏洞检测和防护平台，在这场网络军备竞赛中提供先进的防御功能。
如今，SonicWall Capture 实验室使用机器学习算法来分析数据，对已知的恶意软件进行分类，并将其阻止在网络之外。未知的文件将发送给 Capture 高级威胁保护，以便使用各种技术进行分析，包括虚拟机监控程序分析、仿真、虚拟化以及新引入的正在申请专利的 Real-Time Deep Memory Inspection™。几纳秒内便能做出决策，几乎能实时阻止零日恶意软件。
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