Klassische Antivirenlösungen verwenden eine Datenbank mit Malware-Signaturen und Heuristiken, um Viren in Endgeräten wie Desktop-Computern, Laptops, Tablets und Smartphones zu erkennen. Diese Signaturen sind Zeichenketten in einer Datei, die auf einen Virus hinweisen.
Dieser Ansatz macht die Endgeräte anfällig für potenzielle Bedrohungen, die noch nicht identifiziert und in der Signaturdatenbank katalogisiert wurden. Selbst bei häufigen Signatur-Updates kann eine neue oder unbekannte bösartige Datei unentdeckt bleiben.
Im Gegensatz dazu verwenden Antivirenlösungen der nächsten Generation Verhaltenserkennung, um die mit Cyberangriffen verbundenen Taktiken, Techniken und Verfahren (TTPs) zu identifizieren. Maschinelle Lernalgorithmen überwachen kontinuierlich Ereignisse, Prozesse, Dateien und Anwendungen auf bösartiges Verhalten.
Wenn eine unbekannte Schwachstelle zum ersten Mal bei einem Zero-Day-Angriff anvisiert wird, kann NGAV den Versuch erkennen und blockieren. NGAV kann auch dateilose Angriffe verhindern, z. B. solche, die Windows PowerShell- und Dokumentenmakros ausnutzen, oder Phishing-E-Mails, die Benutzer dazu verleiten, auf Links zu klicken, die dateilose Malware ausführen.
Als cloudbasierte Technologie ist NGAV außerdem schneller, einfacher und kostengünstiger zu implementieren und zu verwalten als herkömmliche Antivirenlösungen. Mit seiner Fähigkeit, Aktivitäten an Endgeräten zu überwachen und sofort auf Vorfälle zu reagieren, kann NGAV viele der Angriffsvektoren blockieren, die Hacker nutzen, um Systeme zu infiltrieren.