ネットスコープ、2024年Gartner®社のシングルベンダーSASEのマジック・クアドラントでリーダーの1社の位置付けと評価 レポートを読む

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  • Netskopeが選ばれる理由 シェブロン

    ネットワークとセキュリティの連携方法を変える。

  • 導入企業 シェブロン

    Netskopeは、フォーチュン100社の30社以上を含む、世界中で3,400社以上の顧客にサービスを提供しています。

  • パートナー シェブロン

    私たちはセキュリティリーダーと提携して、クラウドへの旅を保護します。

SSEのリーダー。シングルベンダーSASEのリーダー。

ネットスコープが2024年Gartner®社のシングルベンダーSASEのマジック・クアドラントでリーダーの1社の位置付けと評価された理由をご覧ください。

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顧客ビジョナリースポットライト

Read how innovative customers are successfully navigating today’s changing networking & security landscape through the Netskope One platform.

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Netskopeのパートナー中心の市場開拓戦略により、パートナーは企業のセキュリティを変革しながら、成長と収益性を最大化できます。

Netskope パートナーについて学ぶ
色々な若い専門家が集う笑顔のグループ
明日に向けたネットワーク

サポートするアプリケーションとユーザー向けに設計された、より高速で、より安全で、回復力のあるネットワークへの道を計画します。

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明日に向けたネットワーク
Netskope One プラットフォームの紹介

Netskope One は、SASE とゼロトラスト変革を可能にする統合型セキュリティおよびネットワーキング サービスを提供するクラウドネイティブ プラットフォームです。

Netskope One について学ぶ
青い照明の抽象画
セキュアアクセスサービスエッジ(SASE)アーキテクチャの採用

Netskope NewEdgeは、世界最大かつ最高のパフォーマンスのセキュリティプライベートクラウドであり、比類のないサービスカバレッジ、パフォーマンス、および回復力を顧客に提供します。

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NewEdge
Netskope Cloud Exchange

Netskope Cloud Exchange (CE) は、セキュリティポスチャに対する投資を活用するための強力な統合ツールを提供します。

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  • セキュリティサービスエッジ製品 シェブロン

    高度なクラウド対応の脅威から保護し、あらゆるベクトルにわたってデータを保護

  • Borderless SD-WAN シェブロン

    すべてのリモートユーザー、デバイス、サイト、クラウドへ安全で高性能なアクセスを提供

  • Secure Access Service Edge シェブロン

    Netskope One SASE は、クラウドネイティブで完全に統合された単一ベンダーの SASE ソリューションを提供します。

未来のプラットフォームはNetskopeです

インテリジェントセキュリティサービスエッジ(SSE)、クラウドアクセスセキュリティブローカー(CASB)、クラウドファイアウォール、セキュアウェブゲートウェイ(SWG)、およびZTNAのプライベートアクセスは、単一のソリューションにネイティブに組み込まれており、セキュアアクセスサービスエッジ(SASE)アーキテクチャへの道のりですべてのビジネスを支援します。

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Next Gen SASE Branch はハイブリッドである:接続、保護、自動化

Netskope Next Gen SASE Branchは、コンテキストアウェアSASEファブリック、ゼロトラストハイブリッドセキュリティ、 SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator を統合クラウド製品に統合し、ボーダレスエンタープライズ向けに完全に最新化されたブランチエクスペリエンスを実現します。

Next Gen SASE Branchの詳細はこちら
オープンスペースオフィスの様子
SASEアーキテクチャの設計 For Dummies

SASE設計について網羅した電子書籍を無償でダウンロード

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最小の遅延と高い信頼性を備えた、市場をリードするクラウドセキュリティサービスに移行します。

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山腹のスイッチバックを通るライトアップされた高速道路
アプリケーションのアクセス制御、リアルタイムのユーザーコーチング、クラス最高のデータ保護により、生成型AIアプリケーションを安全に使用できるようにします。

生成AIの使用を保護する方法を学ぶ
ChatGPTと生成AIを安全に有効にする
SSEおよびSASE展開のためのゼロトラストソリューション

ゼロトラストについて学ぶ
大海原を走るボート
NetskopeがFedRAMPの高認証を達成

政府機関の変革を加速するには、Netskope GovCloud を選択してください。

Netskope GovCloud について学ぶ
Netskope GovCloud
  • リソース シェブロン

    クラウドへ安全に移行する上でNetskopeがどのように役立つかについての詳細は、以下をご覧ください。

  • ブログ シェブロン

    Netskope がセキュリティ サービス エッジ (SSE) を通じてセキュリティとネットワークの変革を実現する方法を学びます

  • イベント&ワークショップ シェブロン

    最新のセキュリティトレンドを先取りし、仲間とつながりましょう。

  • 定義されたセキュリティ シェブロン

    サイバーセキュリティ百科事典、知っておくべきすべてのこと

「セキュリティビジョナリー」ポッドキャスト

CIOとCISOの役割の融合
ホストのマックス・ハヴィーが「セキュリティ・ビジョナリーズ」の最新エピソードに出演し、ゲストとしてVantaのCISOであるジェイディー・ハンソンと対談します。

ポッドキャストを再生する
CIOとCISOの役割の融合
最新のブログ

Netskope がセキュリティ サービス エッジ (SSE) 機能を通じてゼロ トラストと SASE の導入をどのように実現できるかをご覧ください。

ブログを読む
日の出と曇り空
SASE Week 2023年:SASEの旅が今始まります!

第4回 SASE Weekのリプレイセッション。

セッションの詳細
SASE Week 2023
SASEとは

クラウド優位の今日のビジネスモデルにおいて、ネットワークとセキュリティツールの今後の融合について学びます。

SASEについて学ぶ
  • 会社概要 シェブロン

    クラウド、データ、ネットワークセキュリティの課題に対して一歩先を行くサポートを提供

  • リーダーシップ シェブロン

    Netskopeの経営陣はお客様を成功に導くために全力を尽くしています。

  • カスタマーソリューション シェブロン

    お客様の成功のために、Netskopeはあらゆるステップを支援いたします。

  • トレーニングと認定 シェブロン

    Netskopeのトレーニングで、クラウドセキュリティのスキルを学ぶ

データセキュリティによる持続可能性のサポート

Netskope は、持続可能性における民間企業の役割についての認識を高めることを目的としたイニシアチブである「ビジョン2045」に参加できることを誇りに思っています。

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データセキュリティによる持続可能性のサポート
思想家、建築家、夢想家、革新者。 一緒に、私たちはお客様がデータと人々を保護するのを助けるために最先端のクラウドセキュリティソリューションを提供します。

当社のチーム紹介
雪山を登るハイカーのグループ
Netskopeの有能で経験豊富なプロフェッショナルサービスチームは、実装を成功させるための規範的なアプローチを提供します。

プロフェッショナルサービスについて学ぶ
Netskopeプロフェッショナルサービス
Netskopeトレーニングで、デジタルトランスフォーメーションの旅を保護し、クラウド、ウェブ、プライベートアプリケーションを最大限に活用してください。

トレーニングと認定資格について学ぶ
働く若い専門家のグループ

AI/ML for Malware Detection

Sep 02 2021

This is the fourth in an ongoing series of blogs focused on AI/ML.  

Malware detection is an important part of the Netskope Security Cloud platform, complete with a secure access service edge (SASE) architecture, that we provide to our customers. Malware is malicious software that is designed to harm or exploit devices and computer systems. Various types of malware, such as viruses, worms, Trojan horses, ransomware, and spyware, remain a serious problem for corporations and government agencies. Traditional malware detection systems rely on anti-virus signatures, heuristics, and behavior patterns in sandboxes, which require a significant amount of manual analysis from security analysts and researchers. With new attacks and variants emerging every day, it is hard for organizations to keep pace with malware threats. In comparison, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has the potential to detect unknown and zero-day malware by automatically learning the malware patterns based on large volumes of historical data. This unique capability has made AI/ML an indispensable part of a modern malware detection solution, complementing heuristic and signature-based approaches. 

At Netskope, we have developed a comprehensive, multi-layered threat protection system to scan our customers’ network traffic. AI/ML is used to power multiple engines in the inline fast scan, as well as static and dynamic analysis-based deep scan. In this blog post, we will highlight three of them:

  • Inline PE Classifier
  • MS Office Classifier
  • Cloud Sandbox

Inline PE Classifier

The Portable Executable (PE) file format is used by Windows executables, object code, and dynamic link libraries (DLLs). It’s one of the most common malware file formats. To stop malicious PE files in real-time, we have developed the inline PE classifier. Trained with millions of malicious and benign PE samples, the ML-based classifier is able to identify malware patterns in raw bytes. The classifier doesn’t need to parse a PE file and extract features based on domain knowledge. Therefore, it’s lightweight, fast, and suitable for inline predictions.

The inline PE classifier complements the signature-based malware engines in fast scan. Since its launch, the classifier has detected unique malware samples that were undetectable to signature-based inline engines, without introducing any new false positives. Its runtime in production is just a few milliseconds.

This high efficacy ML classifier enables faster time to detection for unique detections that can be blocked inline and complements the dynamic analysis with advanced forensics in the Advanced Threat Protection engines.

MS Office Classifier

Microsoft Office documents are another common source of malware. As part of Netskope’s Advanced Threat Protection, the Office Classifier is designed to leverage a combination of heuristics and supervised machine learning to identify malicious code embedded in Office documents. The Office Classifier performs static analysis and extracts detailed information about the components in an Office file, including embedded macros (VBA), dynamic data exchange (DDE), and other jpg/mpeg or EXE/PE files. The extracted information is then mapped to hundreds of features to train ML classification models and predict whether a new Office document is malicious or not.

The Office Classifier provides proactive coverage against zero-day malware attacks that can evade signature-based detections. For example, the Office Classifier has detected downloads of multiple zero-day Emotet samples distributed as Office document files targeting multiple Netskope customers (see screenshot below). The Emotet samples used multi-layered obfuscation techniques to bypass signature-based AV software but were detected by the Office Classifier. Recently, the Office Classifier also detected a new set of malicious Office documents that use VBA and LoLbins.

Screenshot of the Office Classifier detecting downloads of multiple zero-day Emotet samples distributed as Office document files

Cloud Sandbox

Sandbox has been proven to be an effective way to detect advanced malware. The Cloud Sandbox is enhanced with a machine learning engine in Netskope’s Advanced Threat Protection system. The Cloud Sandbox collects sample behaviors by executing them in an isolated Windows environment. The report of observed behaviors can then be used for heuristics and ML-based malware detection. Each report contains runtime behavior, such as process trees, where each tree node represents the behavior of a process, including API calls, dynamic link libraries (DLL), registry key activities, file activities, and network activities. We use deep learning transformer techniques to learn the tree structure and activities of the sandbox report and classify whether the file is malicious or not. 

Diagram of process trees

Summary

At Netskope, we have integrated AI/ML into our large-scale malware detection system to power multiple static and dynamic analysis engines. It is clear that AI/ML can identify unknown malware with great precision and complement other signature and heuristic engines. There are technical challenges associated with AI/ML, including high accuracy and low latency requirements, changing malware patterns, and model interpretability. We are addressing these challenges to reach AI/ML’s full potential in malware detection.

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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.