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    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。 現在、シングルベンダーSASEのリーダーです。

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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革新的な顧客が Netskope One プラットフォームを通じて、今日の変化するネットワークとセキュリティの状況をどのようにうまく乗り越えているかをご覧ください。

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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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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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  • Security Service Edge(SSE) 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

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    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

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    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

Security Service Edge (SSE)、 Cloud Access Security ブローカ (CASB)、 Cloud Firewall、 Next Generation Secure Web Gateway (SWG)、および Private Access for ZTNA a 13 にネイティブに組み込まれており、 Secure Access Service Edge (SASE) アーキテクチャへの旅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。

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オープンスペースオフィスの様子
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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。

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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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NetskopeがFedRAMPの高認証を達成

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    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。

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Don’t Mix Water and Oil – Protecting Data in the Cloud

Feb 07 2020

There’s a saying that “data is the new oil,” and just the thought of this expression highlights the value that the right data can bring to an organization. On the other hand, there’s also saying “data flows like water.” It will find its way out of its designated environment and on to systems that it wasn’t intended to be on. Even worse, it could end up in the hands of various bad actors such as hackers, insiders, or other criminals. Hence, oil and water don’t mix. Regardless of the data’s location, it’s clear the value of data itself has skyrocketed causing us to re-evaluate how we go about protecting data (both in and out of the cloud).

When we talk about securing data, it is important to understand the meaning behind both of these expressions. Additionally, when outlining a data protection strategy within a security program, you want to account for both the control’s perspective as well as the ability to support the business in their ability to execute.

A Real World Example

A few weeks ago, I was working on a project where we had conflicting principles among engineering teams that were struggling to secure data properly, while simultaneously allowing the data science team to work with the data inside their development environment. From a security perspective the answer was clear cut, however implementing it without impacting the data science team muddled the implementation. 

In our modern cloud-heavy world, where environments can be brought to life in a few minutes, security teams need to shift from just focusing on implementing controls to also providing guardrails for others within their organization to innovate. This can be accomplished by aligning the requirements from privacy, security, and business teams. 

Getting to a place of agreement among the teams often requires an analysis of the controls that are needed to address the business use cases and an understanding of how to manage your security program in order for your organization to extract the value that it hopes to find among the data. Let’s take a look at a few of these controls and see how they are implemented effectively within existing traditional infrastructure and cloud infrastructure. 

Flexible Controls for Business Agility

One of the most important objectives of any security program is to keep developers, builders and engineers out of production environments while development is underway. What critical steps do you need to take in order to accomplish this? You must find the balance between security and usability.

The intent of any control, in this case, is to prohibit development changes that can impact production, while providing just enough access to the data to enable a develop to complete their tasks. So how do we accomplish that? The answer lies in maintaining production controls in a lower environment that leverages “dummy” data for the purpose of testing and verification. 

On paper, many times we talk about production being a single environment, but in practice we often have a plethora of environments from development to production and everything in between. However, not all (production) environments are created equal. One might require a specific data set with more rigorous controls, while another doesn’t retain sensitive data so a different set of controls are applied. 

If we take the time to thoroughly understand and map out the controls, we’re able to create an environment that still meets data confidentiality and privacy considerations. The controls for data security and data science should allow engineers to be able to perform their modeling and work in a safe, but secure, environment. However, because this is a simulated production environment, capabilities like availability, regular back ups, and tiered storage aren’t required. This reduces the operational overhead without impacting the business or compromising on security.

Summary

In many organizations creating environments like this can be quite difficult, complex, and expensive. The requirements are too vague and in many cases, the binary understanding of production vs simula