Netskope debütiert als Leader im Gartner® Magic Quadrant™ 2024 für Single-Vendor Secure Access Service Edge Den Bericht erhalten

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Erfahren Sie, warum Netskope im Gartner® Magic Quadrant™️ 2024 für Single-Vendor Secure Access Service Edge als Leader debütiert

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Kundenvisionäre im Rampenlicht

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Die partnerorientierte Markteinführungsstrategie von Netskope ermöglicht es unseren Partnern, ihr Wachstum und ihre Rentabilität zu maximieren und gleichzeitig die Unternehmenssicherheit an neue Anforderungen anzupassen.

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Gruppe junger, lächelnder Berufstätiger mit unterschiedlicher Herkunft
Ihr Netzwerk von morgen

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Vorstellung der Netskope One-Plattform

Netskope One ist eine cloudnative Plattform, die konvergierte Sicherheits- und Netzwerkdienste bietet, um Ihre SASE- und Zero-Trust-Transformation zu ermöglichen.

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Abstrakt mit blauer Beleuchtung
Nutzen Sie eine Secure Access Service Edge (SASE)-Architektur

Netskope NewEdge ist die weltweit größte und leistungsstärkste private Sicherheits-Cloud und bietet Kunden eine beispiellose Serviceabdeckung, Leistung und Ausfallsicherheit.

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Netskope Cloud Exchange

Cloud Exchange (CE) von Netskope gibt Ihren Kunden leistungsstarke Integrationstools an die Hand, mit denen sie in jeden Aspekt ihres Sicherheitsstatus investieren können.

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Netskope-Video
  • Edge-Produkte von Security Service Chevron

    Schützen Sie sich vor fortgeschrittenen und cloudfähigen Bedrohungen und schützen Sie Daten über alle Vektoren hinweg.

  • Borderless SD-WAN Chevron

    Stellen Sie selbstbewusst sicheren, leistungsstarken Zugriff auf jeden Remote-Benutzer, jedes Gerät, jeden Standort und jede Cloud bereit.

  • Secure Access Service Edge Chevron

    Netskope One SASE bietet eine Cloud-native, vollständig konvergente SASE-Lösung eines einzelnen Anbieters.

Die Plattform der Zukunft heißt Netskope

Intelligent Security Service Edge (SSE), Cloud Access Security Broker (CASB), Cloud Firewall, Next Generation Secure Web Gateway (SWG) und Private Access for ZTNA sind nativ in einer einzigen Lösung integriert, um jedes Unternehmen auf seinem Weg zum Secure Access Service zu unterstützen Edge (SASE)-Architektur.

Netskope Produktübersicht
Netskope-Video
Next Gen SASE Branch ist hybrid – verbunden, sicher und automatisiert

Netskope Next Gen SASE Branch vereint kontextsensitives SASE Fabric, Zero-Trust Hybrid Security und SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator in einem einheitlichen Cloud-Angebot und führt so zu einem vollständig modernisierten Branch-Erlebnis für das grenzenlose Unternehmen.

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Menschen im Großraumbüro
Entwerfen einer SASE-Architektur für Dummies

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Beleuchtete Schnellstraße mit Serpentinen durch die Berge
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ChatGPT und Generative AI sicher aktivieren
Zero-Trust-Lösungen für SSE- und SASE-Deployments

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Bootsfahrt auf dem offenen Meer
Netskope erhält die FedRAMP High Authorization

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Sonnenaufgang und bewölkter Himmel
SASE Week 2023: Ihre SASE-Reise beginnt jetzt!

Wiederholungssitzungen der vierten jährlichen SASE Week.

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Was ist SASE?

Erfahren Sie mehr über die zukünftige Konsolidierung von Netzwerk- und Sicherheitstools im heutigen Cloud-dominanten Geschäftsmodell.

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Netskope ist stolz darauf, an Vision 2045 teilzunehmen: einer Initiative, die darauf abzielt, das Bewusstsein für die Rolle der Privatwirtschaft bei der Nachhaltigkeit zu schärfen.

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Denker, Architekten, Träumer, Innovatoren. Gemeinsam liefern wir hochmoderne Cloud-Sicherheitslösungen, die unseren Kunden helfen, ihre Daten und Mitarbeiter zu schützen.

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Gruppe von Wanderern erklimmt einen verschneiten Berg
Das talentierte und erfahrene Professional Services-Team von Netskope bietet einen präskriptiven Ansatz für Ihre erfolgreiche Implementierung.

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Netskope Professional Services
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Gruppe junger Berufstätiger bei der Arbeit

Detecting Ransomware Using Machine Learning

Nov 23 2022

Co-authored by Yihua Liao, Ari Azarafrooz, and Yi Zhang

Ransomware attacks are on the rise. Many organizations have fallen victim to ransomware attacks. While there are different forms of ransomware, it typically involves the attacker breaching an organization’s network, encrypting a large amount of the organization’s files, which usually contain sensitive information, exfiltrating the encrypted files, and demanding a ransom. Therefore, a sudden increase of encrypted data movement in the corporate network traffic can be a strong indication of ransomware infection. To effectively detect such behavior patterns, at Netskope, we have developed the capability to detect encrypted files using machine learning (ML) and generate encrypted data movement alerts as part of Advanced UEBA (user and entity behavior analytics). This has helped our customers to identify ransomware attacks as they unfold in their network. One example is to detect ransomware on unmanaged devices. In this blog post, we will explain the technology behind encrypted file detection and Advanced UEBA, which is part of a pending patent application.  

ML-based encrypted file detection

The sequence of bytes in an encrypted file tends to be more random than unencrypted files, which is often manifested in some statistical measures of randomness and information density in the file. Therefore, these statistical tests can be helpful in determining whether a file is encrypted or not. We have explored various statistical tests, including:

  • Chi-square Test
  • Entropy
  • Arithmetic Mean
  • Monte Carlo Value for Pi
  • Serial Correlation Coefficient   

However, our analysis shows that using any of these statistical tests alone is not sufficient to identify encrypted files and can generate excessive false positives. For example, some compressed files also look random according to some of these tests.

To reduce the false positives from individual statistical tests, we developed a classification ML model to classify whether a file is encrypted or not. The model takes all of the statistical tests and other characteristics of the file as input features, based on millions of real and synthetic files of different file types. The model uses LightGBM, a decision tree-like ML algorithm, to automatically learn the difference between encrypted files and unencrypted files. In our experiments, the ML model was able to achieve good accuracy with low false positives.

UEBA alerts

The encrypted file classification ML model determines whether an individual file is encrypted or not. In a ransomware attack, there are usually hundreds or thousands of encrypted files involved. To further reduce false positives and help our customers identify the user accounts that were involved, we use Advanced UEBA to generate user-level alerts to flag users with anomalous encrypted data movements that are indicative of ransomware attacks.

The goal of behavior analytics is to detect anomalous user behavior that indicates potential threats such as malicious insiders, compromised accounts, data exfiltration, ransomware, and other threats, through machine learning and statistical analysis. The figure below shows examples of ransomware detection policies in Advanced UEBA.

In the case of ransomware attacks, an infected user may upload a large number of encrypted files to a managed cloud app. This can be deemed anomalous and highly unlikely when compared to the normal behavior profile of the same user, their peer groups, and all other users in the same organization. This is illustrated in the figure below. As a result, an UEBA alert is generated for this user.

Netskope UEBA uses a scoring metric, User Confidence Index (UCI), to holistically evaluate the riskiness of users. The UCI Score helps security administrators easily identify the top risky users and take remediation actions based on the score. 

UCI is calculated based on all the alerts associated with a user that occurred in the past, weighted by the severity and abnormality of the alerts, as well as the time decay factor. UCI ranges from 0 to 1000, the higher the score, the less risky the user. In the UCI dashboard, users are rank-ordered by the UCI score so that it’s easy for security administrators to view the riskiest users. As part of the adaptive access control feature, security administrators can configure policies based on the UCI score to block or alert the user’s access or activities. Below is an example of a user’s confidence score drop due to the ransomware infection, indicated by the uploads of encrypted files with ransomware extensions to a managed cloud app.

Netskope’s Advanced UEBA has more than 100 detections for insiders, compromised accounts, and devices. As threat patterns change over time, we will add more detection capabilities to make Advanced UEBA more powerful. Please visit here to learn more about Netskope’s Advanced UEBA.

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Yihua Liao
Dr. Yihua Liao is the Head of AI Labs at Netskope. His team Develops cutting-edge AI/ML technology to tackle many challenging problems in cloud security, including data loss prevention, malware and threat protection, and user/entity behavior analytics. Previously, he led data science teams at Uber and Facebook.

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