在文件在沙箱中扫描后，会自动生成沙箱分析报告。 本文解释了如何访问和理解报告中的分析。
沙盒环境是一个隔离、安全的虚拟环境，在该环境中可执行并分析潜在恶意文件，而不对您的网络构成风险。 这提供了深入的取证分析，以便进行全面的恶意软件调查。 文件在沙箱中扫描，因为它们已被反恶意软件扫描识别为可疑或恶意，或者被手动上传到沙箱。
有关沙盒环境的查看更多信息，请参阅什么是沙盒环境？
一旦文件在沙箱中被执行和分析，全面的报告将在 10 分钟内生成，并可在 CMA 中下载一个月。 报告总结了静态和动态分析扫描的结果，使您能够自信地评估文件的潜在风险。
文件扫描后，结果可在几分钟内以 PDF 格式从沙箱分析报告中下载。
您可以从 安全性 > 沙箱报告 页面访问沙箱分析报告。
沙箱报告表格可以过滤和排序，并包含以下列：
沙箱分析报告有四个关键部分，为您提供文件风险的全面概览。
此部分有三个子部分：
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文件元数据：文件的元数据，例如文件名称和类型
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总结：报告的高级总结，包括：
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基于在沙箱中运行的所有扫描的总体判定
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静态和动态分析的独立判定
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在文件中识别的 VirusTotal 检测数量
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MITRE ATT&CK：与文件恶意活动相关的MITRE ATT&CK 战术
本节提供静态分析扫描的总体判定和每个静态分析扫描的独立判定。 静态分析扫描包括：
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机器学习 - 总体：基于多个深度学习模型，分析文件属性与数百万良性和已知恶意软件样本的比较，以提供文件的总体判定。
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机器学习 - 特征分析：单独分析每个文件特征，与数百万良性和已知恶意软件样本进行比较。
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机器学习 - 类似文件：分析一些文件特征，并将其与良性和已知恶意软件样本进行比较。 然后逐渐添加更多特征来计算文件成为恶意的概率，基于它们的结合。
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机器学习 - 结构相似性：识别文件中的32个关键结构基因，然后扫描数据库以找到最接近的匹配文件。 它分析基因与文件恶意性之间的相关性。
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声誉：引擎分析文件在网络中的流行度，从而快速阻止新出现的威胁，同时减少误报。
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