SSEへのジャーニーを加速します。 RSAでNetskopeブースにお越しください

  • セキュリティサービスエッジ製品

    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します。

  • Borderless SD-WAN

    すべてのリモートユーザー、デバイス、サイト、クラウドへの安全で高性能なアクセスを自信を持って提供します。

  • プラットフォーム

    世界最大のセキュリティプライベートクラウドでの比類のない可視性とリアルタイムデータおよび脅威保護。

ネットスコープ、2022年Gartner社のセキュリティ・サービス・エッジ(SSE)のマジック・クアドラントでリーダーの1社と位置付けられる

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Netskope Gartner マジック・クアドラント 2022 SSEリーダー
Gartner® Quick Answer:NetskopeのInfiot買収はSD-WAN、SASE、SSEプロジェクトにどのような影響を与えますか?

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Gartner quick answer
Netskope は、データと脅威の保護、および安全なプライベートアクセスを実現するための機能を統合した、最新のクラウドセキュリティスタックを提供します。

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大都市の俯瞰図
  • 変身

    デジタルトランスフォーメーションを保護します。

  • セキュリティの近代化

    今日と明日のセキュリティの課題に対応します。

  • フレームワーク

    サイバーセキュリティを形作る規制の枠組みを採用する。

  • 業界ソリューション

    Netskopeは、クラウドに安全に移行するためのプロセスを世界最大規模の企業に提供しています。

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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Lighted highway through mountainside switchbacks
シングルパスSSEフレームワークを使用して、他のセキュリティソリューションを回避することが多い脅威を防止します。

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Lighting storm over metropolitan area
SSEおよびSASE展開のためのゼロトラストソリューション

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Boat driving through open sea
Netskopeは、クラウドサービス、アプリ、パブリッククラウドインフラストラクチャを採用するための安全でクラウドスマートかつ迅速な旅を可能にします。

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Wind turbines along cliffside
  • 導入企業

    Netskopeは、フォーチュン100の25以上を含む世界中の2,000以上の顧客にサービスを提供しています。

  • カスタマーソリューション

    お客様のため、Netskopeでお客様の成功を確実にすべく、あらゆるステップを共に歩んでまいります。

  • トレーニングと認定

    Netskope training will help you become a cloud security expert.

私たちは、お客様が何にでも備えることができるように支援します

お客様を見る
Woman smiling with glasses looking out window
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。

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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。

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Group of young professionals working
  • リソース

    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

    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可能にする方法を学びましょう。

  • イベント&ワークショップ

    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

    サイバーセキュリティ百科事典で知っておくべきことすべて。

セキュリティビジョナリーポッドキャスト

エピソード 10: 透明性によるセキュリティ関係の構築
In this episode, Mike and Andreas discuss aligning with works councils, forging business relationships through transparency, and embedding security into value streams.

ポッドキャストを再生する
Building Security Relationships Through Transparency
Netskopeがセキュリティサービスエッジ(SSE)機能を介してゼロトラストおよびSASEジャーニーを実現する方法に関する最新情報をお読みください。

ブログを読む
Sunrise and cloudy sky
RSAのネツコペ

今年のRSAカンファレンスでNetskopeブースにお越しいただき、SASEとゼロトラストに関するお話をお聞きください。サウスホールのブースにお立ち寄りいただき、エキスパートとの情報交換や、講演セッションへの登録など、ぜひイベントにご参加ください!

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RSA logo
セキュリティサービスエッジとは何ですか?

SASEのセキュリティ面、ネットワークとクラウドでの保護の未来を探ります。

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Four-way roundabout
  • 会社概要

    クラウド、データ、ネットワークセキュリティの課題の先取りをサポート

  • ネットスコープが選ばれる理由

    クラウドの変革とどこからでも機能することで、セキュリティの機能方法が変わりました。

  • リーダーシップ

    ネットスコープ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。

  • パートナー

    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。

Netskopeは仕事の未来を可能にします。

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Curvy road through wooded area
Netskopeは、組織がゼロトラストの原則を適用してデータを保護できるように、クラウド、データ、およびネットワークのセキュリティを再定義しています。

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Switchback road atop a cliffside
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
Group of hikers scaling a snowy mountain
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。

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Group of diverse young professionals smiling

Deep Learning for Phishing Website Detection

Nov 15 2022

Introduction

Phishing is one of the most common online security threats. A phishing website tries to mimic a legitimate page in order to obtain sensitive data such as usernames, passwords, or financial and health-related information from potential victims. 

Machine learning (ML) algorithms have been used to detect phishing websites, as a complementary approach to signature matching and heuristics. They usually rely on a set of “domain knowledge” features, for example, the number of days the security certificate in the header is valid, the number of domains under the certificate, the host information, etc. However, many of the domain knowledge features are not available for inline processing, and they can be easily circumvented by sophisticated attackers.

To address the shortcomings of the domain knowledge features and detect zero-day phishing attacks in real time, at Netskope we use the latest deep learning techniques to implicitly learn the patterns of phishing websites. This includes using deep learning-based encoders on the textual content of the HTML page, Javascript and CSS code. We have been awarded three U.S. patents (Patent # 11,336,689, 11,438,377 and 11,444,978) for our innovative approach to phishing detection. 

HTML Encoder

We have developed an HTML encoder to learn the proper representation of the entire HTML content (including the text body, Javascript, and CSS scripts) associated with the phishing detection use case. The HTML encoder is trained with the transformer-based deep learning architecture. This is inspired by the recent success of state-of-the-art language models, such as BERT and GPT transformer models. Similar to other transformer-based generative pre-training, we use a large number of web pages to train the HTML encoder in an unsupervised fashion. Unlike the BERT and GPT language models, however, the output of the HTML encoder is a two-dimensional ML-generated image. We chose the image output because phishing attacks are designed to use web pages that look similar to the real login pages. The ML-generated images appear to be effective in capturing features relevant to phishing and ignoring irrelevant parts of a web page. Below is an example of an HTML page and the corresponding ML-generated image from the HTML encoder.

The following GIF file shows more examples of the images generated by the HTML encoder. We should keep in mind that our objective is not to generate realistic images from the HTML content. Instead, it is to learn the suitable HTML representation that will be used to train the classification model for phishing detection.

Classification – phishing or not

Once we generate a suitable numerical representation (a vector of numbers) from the HTML content of a web page using the HTML encoder, we then combine it with the embedding of the URL string characters. The resulting numerical values are used as input features and fed into a neural network for final classification. We have collected millions of known phishing web pages and benign pages to train the binary classification model. Since we don’t keep the encoder parameters frozen, the HTML encoder will be fine-tuned toward phishing classification. The trained classifier will determine whether a new web page is phishing or not.

Netskope Threat Protection

The patented phishing website classifier is now part of Netskope Threat Protection, a comprehensive, multi-layered threat protection system powered by AI and machine learning. It enables us to block phishing web pages in real time, because it only needs the page URL string and the HTML content as input, which is readily available in the web traffic that goes through the Netskope secure access service edge (SASE) platform. The phishing classifier has the capability to detect unknown and zero-day phishing attacks, complementing other heuristic and signature-based engines. This classifier has been optimized to scan web pages inline, with an average runtime of less than 10 milliseconds.

To learn more about the multiple layers of threat capabilities that deliver comprehensive threat protection for cloud and web services, please visit Netskope Threat Protection.

The authors would like to acknowledge the significant contributions from Senior Research Scientist Najmeh Miramirkhani on this project. 

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Yihua Liao
Dr. Yihua Liao is the Director of Data Science 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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Ari Azarafrooz
Dr. Ari Azarafrooz has 8+ years experience of applying machine learning to network security problems. He has several publications in the top machine learning conferences of NeurIPS, ICML, ICLR and AAAI.