Netskopeの SASE Summitにご参加ください 、あなたの近くの都市に来てください!今すぐご登録ください

  • 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。

未来のプラットフォームはネツコペです

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、次世代セキュアWeb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。

製品概要に移動
Netskopeの動画
ボーダレスSD-WAN:ボーダレスエンタープライズの新時代を先導

NetskopeボーダレスSD-WANは、ゼロトラストの原則と保証されたアプリケーションパフォーマンスを統合するアーキテクチャを提供し、すべてのサイト、クラウド、リモートユーザー、およびIoTデバイスに前例のない安全で高性能な接続を提供します。

Read the article
Borderless SD-WAN
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。

プラットフォームを探索する
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。

NewEdgeの詳細
Lighted highway through mountainside switchbacks
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。

ジェネレーティブ AI の使用を保護する方法を学ぶ
Safely Enable ChatGPT and Generative AI
SSEおよびSASE展開のためのゼロトラストソリューション

Learn about Zero Trust
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。

Learn about Industry Solutions
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。

Learn about Professional Services
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。

Learn about Training and Certifications
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

ボーナスエピソード2:SSEのマジッククアドラントとSASEを正しく取得する
MikeとSteveが、ガートナー®社のマジック・クアドラント™のセキュリティ・サービス・エッジ(SSE)、Netskopeの位置づけ、現在の経済情勢がSASEの取り組みに与える影響について語ります。

ポッドキャストを再生する
ボーナスエピソード2:SSEのマジッククアドラントとSASEを正しく取得する
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の旅を可能にする方法。

ブログを読む
Sunrise and cloudy sky
ネツコペAWSイマージョンデイワールドツアー2023

Netskopeは、Netskope製品の使用とデプロイについてAWSのお客様を教育および支援するために、さまざまなハンズオンラボ、ワークショップ、詳細なウェビナー、およびデモを開発しました。

Learn about AWS Immersion Day
AWS パートナー
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。

Learn about Security Service Edge
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。

詳しくはこちら
Curvy road through wooded area
Highest in Execution. Furthest in Vision.

ネットスコープは2023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社として評価されました。

レポートを読む
ネットスコープは2023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社として評価されました。
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。

Learn about Netskope Partners
Group of diverse young professionals smiling

In the Blink of AI — How Artificial Intelligence is Changing the Way Enterprises Protect Sensitive Data in Images

Jul 27 2020

Co-authored by Yihua Liao and Yi Zhang

You have probably heard of how AI technology is used to recognize cats, dogs and humans in images, a task known as image classification. The same technology that identifies a cat or dog – can also identify sensitive data (such as identification cards and medical records) in images traversing your corporate network. In this blog post, we will show you how we use convolutional neural networks (CNN), transfer learning, and generative adversarial networks (GAN) to provide image data protection for Netskope’s enterprise customers. 

Image Data Security

Images represent over 25% of the corporate user traffic that goes through Netskope’s Data Loss Prevention (DLP) platform. Many of these images contain sensitive information, including customer or employee personally identifiable information (PII) (e.g., pictures of passports, driver’s licenses, and credit cards), screenshots of intellectual property, and confidential financial documents. By detecting sensitive information in images, documents, and application traffic flows, we help organizations comply with compliance regulations and protect their assets.

The traditional approach to identifying sensitive data in an image has been to use optical character recognition (OCR) to extract text out of the image. The extracted text is then used for pattern matching. This technology, though effective, is resource-intensive and delays detection of security violations. OCR also has difficulties identifying violations in low-quality images. In many cases, we only need to determine the classification of the input image. For example, we would like to find out whether an image is a credit card or not, without knowing the 16-digit card number and other details in the image. Machine learning-based image classification is an ideal choice for that because of its accuracy, speed and ability to work inline with granular policy controls. We can also combine image classification with OCR to generate more detailed violation alerts. 

CNN and Transfer Learning

Deep learning and convolutional neural networks (CNN) were a huge breakthrough in image classification in the early 2010s. Since then, CNN-based image classification has been applied to many different domains, including medicine, autonomous vehicles, and security, with accuracy close to that of humans. Inspired by how the human visual cortex works, a CNN is able to effectively capture the shapes, objects and other qualities to better understand the contents of the image. A typical CNN has two parts (depicted in the chart below):

  • The convolutional base, which consists of a stack of convolutional and pooling layers. The main goal of the convolutional base is to generate features from the image. It builds progressively higher-level features out of an input image. The early layers refer to general features, such as edges, lines, and dots in the image. Meanwhile, the latter layers refer to task-specific features, which are more human interpretable,  such as the logo on a credit card, or application windows in a screenshot. 
  • The classifier, which is usually composed of fully connected layers. Think of the classifier as a machine that sorts the features identified in the convolutional base. The classifier will tell you if the features identified are a cat, dog, drivers license, or X-ray.
Diagram of CNN and transfer learning
Image Source: DOI: 10.3390/electronics8030292

You may need millions of labeled images to train a CNN from scratch in order to achieve state-of-the-art classification accuracy. It is not trivial to collect a large number of images with proper labels, especially when you are dealing with sensitive data such as passports and credit cards. Fortunately, we can use transfer learning, a popular deep learning technique, to train a neural network with just hundreds or thousands of training samples. With transfer learning, we can leverage an existing convolutional neural network (e.g., ResNet or MobileNet) that was trained on a large dataset to classify other objects, and tweak it to train with additional images. Transfer learning allows us to train a CNN image classifier with a limited dataset and still achieve good performance while significantly reducing the training time.

Synthetic Training Data Generation

It’s very challenging to acquire real images for the sensitive categories we are interested in. To increase the amount and diversity of the training dataset and further improve the accuracy of CNN classifiers, we use generative adversarial networks (GAN) to generate synthetic training data. The basic idea of a GAN is to create two neural networks (high-level architecture diagram below), which compete against each other. One neural network, called the generator, generates fake data, while the other, the discriminator, evaluates them for authenticity. The goal is to generate data that is similar to the training data and fool the discriminator.

Diagram of GAN
Image Source: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

With a GAN, we are able to synthesize photorealistic images with varying degrees of change in rotation, color, blurring, background, and so on. Here are a few examples of the synthetic images:

Examples of synthetic images

Netskope’s Inline DLP Image Classifiers

At Netskope, we have developed CNN-based image classifiers, as part of our Next Gen SWG and cloud inline solutions covering managed apps, unmanaged apps, custom apps, and public cloud service user traffic. The classifiers are able to accurately identify images with sensitive information, including passports, driver’s licenses, US social security cards, credit cards and debit cards, fullscreen and application screenshots, etc. The inline classifiers provide granular policy controls in real-time.

Examples of passports, drivers licenses, social security numbers, and credit/debit cards
Screenshots of examples

Future Work

At Netskope, we are actively expanding our portfolio of inline image classifiers with the latest computer vision technology. We also have the capability to train custom classifiers and identify new types of images that our customers are interested in classifying. If your organization has unique assets that may be shared in images and you’d like to protect those assets, please contact us at [email protected] to learn more.

author image
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.