Les solutions antivirus héritées tirent parti d’une base de données de signatures de logiciels malveillants et d’heuristique pour détecter les virus dans les terminaux tels que les ordinateurs de bureau, les ordinateurs portables, les tablettes et les smartphones. Ces signatures sont des chaînes de caractères dans un fichier qui indiquent la présence éventuelle d’un virus.
Cette approche rend les terminaux vulnérables aux menaces potentielles qui n'ont pas encore été identifiées et cataloguées dans la base de données des signatures. Même si les signatures sont fréquemment mises à jour, un fichier malveillant nouveau ou inconnu peut passer inaperçu.
En revanche, les solutions antivirus nouvelle génération utilisent la détection comportementale pour identifier les tactiques, techniques et procédures (TTP) associées aux cyberattaques. Les algorithmes de machine learning surveillent en permanence les événements, les processus, les fichiers et les applications pour détecter les comportements malveillants.
Si une vulnérabilité inconnue est ciblée pour la première fois dans une attaque zero-day, le NGAV peut détecter et bloquer la tentative. Le NGAV peut également prévenir les attaques sans fichier telles que celles qui exploitent Windows PowerShell et les macros de documents, ou les e-mails d’hameçonnage qui persuadent les utilisateurs de cliquer sur des liens exécutant des logiciels malveillants sans fichier.
En tant que technologie cloud, le NGAV est également plus rapide, plus facile et plus rentable à déployer et à gérer que ses homologues traditionnelles. De par sa capacité à surveiller l’activité des terminaux et à fournir une réponse immédiate aux incidents, il peut bloquer un grand nombre des vecteurs d’attaque utilisés par les pirates pour pénétrer les systèmes.