樣本智能分析系統采用深度靜態分析與沙箱動態分析結合的方法，配合江民自主知識產權的反病毒引擎，能夠對樣本文件進行自動化、智能化、可定制化的分析。產品可實現漏洞利用觸發，深度揭示威脅行為并輸出詳實報告，可有效地分析、鑒定各類已知與未知威脅，輔助用戶完成可疑文件威脅判定和處置工作。
允許用戶將潛在的惡意代碼樣本上傳到在線平臺，進行實時檢測和分析。用戶可以快速獲取有關樣本的初步信息，例如是否為惡意代碼以及潛在的風險級別。
允許在受控環境中執行惡意代碼樣本，以模擬其行為，監視其活動，例如文件操作、網絡通信和系統調用，以確定惡意代碼的功能和可能的攻擊行為。
檢查樣本的文件頭、文件結構、字符串、指令和其他靜態特征，以識別潛在的威脅指示符。
使用多個不同的病毒掃描引擎來檢查樣本，提高檢測準確性。
允許用戶有效地存儲和管理已分析的惡意代碼樣本，提供分類、標記和搜索功能，以便用戶能夠方便地檢索以前的分析結果和樣本。
幫助安全專家識別和分類各種計算機病毒、惡意軟件和惡意腳本。通過分析樣本的行為、代碼結構和特征，系統可以確定惡意軟件的類型，從而更好地應對各種威脅。
揭示惡意代碼的工作原理和漏洞利用方式，從而幫助開發安全工具和防御機制來有效抵御未來的攻擊。
在網絡攻擊事件發生后，幫助進行數字取證，以便識別攻擊的來源、入侵的途徑以及攻擊者的操作步驟。這對于追蹤和起訴犯罪分子非常重要。
揭示軟件和系統中的安全漏洞，幫助開發人員修復這些漏洞以提高系統的安全性。這有助于防止未來攻擊者利用相同的漏洞進行入侵。
通過分析惡意代碼，安全專家可以為安全從業人員提供案例研究，以便更好地理解各種攻擊技術和防御方法。這有助于提高安全意識和培訓從業人員應對新興威脅。
分析惡意代碼樣本的來源可以幫助追蹤攻擊者和惡意活動的起源。這有助于執法部門和安全研究人員將罪犯繩之以法，同時也有助于揭示黑客組織的結構和運作方式。