Neutralisez les Attaques Zero-Day

Restez en avance sur les menaces émergentes grâce à notre fonctionnalité de détection zero-day, qui identifie et neutralise les menaces inconnues en temps réel sans dépendre des bases de signatures ou des attaques historiques.

Le défi des menaces Zero-Day

Attaques Zero-Day notables

  • Stuxnet (2010) - Systèmes de contrôle industriel
  • Operation Aurora (2009) - Vulnérabilité Internet Explorer
  • WannaCry (2017) - Vulnérabilité Windows SMB
  • NotPetya (2017) - Vol de credentials Windows
  • SolarWinds (2020) - Attaque en chaîne d'approvisionnement
  • Log4Shell (2021) - Vulnérabilité Apache Log4j

Statistiques d’impact

Temps moyen de détection d’un zero-day :
312 jours
Source: ScienceDirect, 2018
Coût moyen d’une brèche de données :
4,4 millions $
Source: IBM, 2025
Failles exploitées dans les 24h :
32.1 %
Source: Vulncheck, 2025
Nouvelles vulnérabilités chaque jour :
100+
Source: Cyber Press, 2024

Comment Daspren détecte les menaces Zero-Day

Analyse Comportementale

Surveille le comportement des applications et du système pour identifier des patterns anormaux

Détection Heuristique

Utilise des algorithmes avancés pour identifier les structures de code potentiellement malveillantes

Apprentissage Machine

Apprend continuellement des nouvelles menaces pour améliorer la précision de détection

Surveillance en Temps Réel

Fournit des alertes instantanées et des réponses automatiques aux menaces émergentes

Processus d’analyse alimentée par l’IA

1

Analyse Comportementale

98% accuracy

Surveille le comportement du système en temps réel pour détecter des patterns anormaux indiquant de potentielles exploits zero-day.

2

Modèles d’Apprentissage

Continuous learning

Les réseaux neuronaux avancés analysent des millions de données pour identifier des menaces inconnues.

3

Protection Mémoire

Real-time scanning

Surveille les opérations mémoire pour détecter les tentatives d’exploitation avant qu’elles n’exécutent du code malveillant.

4

Analyse du Trafic Réseau

Deep inspection

Analyse les communications réseau pour identifier le trafic de commande et contrôle et les tentatives d’exfiltration de données.

5

Sandboxing Dynamique

Isolated execution

Exécute le code suspect dans un environnement isolé pour observer son comportement sans risquer le système.

Comparaison des taux de détection

Antivirus Traditionnel25%

La détection basée sur signature ne peut identifier que les menaces connues possédant des signatures existantes.

Basé sur ML63%

Les modèles d’apprentissage machine peuvent identifier de nombreuses menaces inconnues grâce aux patterns appris.

Daspren99%

L’IA avancée de Daspren combine plusieurs méthodes de détection pour une identification quasi parfaite.

Prêt à détecter les menaces inconnues ?

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Découvrez comment l’IA avancée de Daspren peut identifier et neutraliser les menaces inconnues avant qu’elles n’impactent votre activité.

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