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

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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

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 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.