ネットスコープは2024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

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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 は世界中で 3,000 を超える顧客にサービスを提供しており、その中にはフォーチュン 100 企業の 25 以上が含まれます

  • 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。

実行能力とビジョンの完全性において
最上位の評価

ネットスコープが2024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3年連続リーダーの1社として評価された理由をご覧ください。

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Netskope、2024年ガートナー®マジッククアドラント™セキュリティサービスエッジ部門でリーダーに選出 メニューのグラフィック
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窓の外を見て微笑むメガネをかけた女性
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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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。

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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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Netskopeの動画
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

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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。

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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

On Patents, Trolls, and Innovation
In this episode host Emily Wearmouth chats with Suzanne Oliver, an intellectual property expert, and Krishna Narayanaswamy, co-founder and CTO of Netskope, about the world of patents.

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On Patents, Trolls, and Innovation
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。

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SASE Week 2023
セキュリティサービスエッジとは

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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4方向ラウンドアバウト
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    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。

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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。

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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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働く若い専門家のグループ

Insider Threats Packing Their Bags With Corporate Data

May 11 2023

Introduction

The insider story, whether it is a disgruntled or negligent employee, is one that is familiar to many organizations. The 2020 Securonix Insider Threat Report found that 60% of the insider threat cases they dealt with involved a “flight risk” employee, or an individual that is getting ready to leave their employment. In today’s cyber ecosystem identifying these threats has become more important than ever, since more organizations are responsible for personally identifiable information (PII) and intellectual property (IP) than ever before. Since every organization is likely responsible for sensitive data and has these “flight risk” users, a strategy for addressing insider threats is necessary.

In this blog, we will summarize a study we conducted on 58,314 people that left their employment, the behaviors they exhibited before leaving, and the nature of the data they attempted to take with them. Furthermore, we will outline some techniques you can use in your own environment to find similar cases of data exfiltration via cloud apps.

We found that the last 50 days of employment is when a majority of the data movement occurs.

The analysis presented in this blog post is based on anonymized usage data collected by the Netskope Security Cloud platform relating to a subset of Netskope customers with prior authorization.

Scope

Insider threat can mean a vast array of things, but for the sake of scoping this research, when we say insider, we mean an individual that has exfiltrated sensitive corporate data using cloud apps, where sensitive data is defined as data that could hurt an organization if it were to be leaked to the public or a competitor. 

We are not focused on insiders doing any of the following:

  • Using a USB drive to move data
  • Printing out documents and walking out of the building with them
  • Taking pictures of a monitor with their phones

Overview of our approach

Our approach to addressing this threat can be broken down into three elements:

  1. Having the correct architecture to monitor cloud traffic
  2. Applying labels to the data being moved
  3. Analyzing the data for anomalous behavior 

Architecture

Architecture to monitor cloud traffic

To successfully identify data movement to the cloud from the corporate environment, we monitor both inline forward proxy logs and API audit logs. The inline forward proxy logs are able to identify data movement to managed and unmanaged cloud applications. And the audit logs identify access from managed and unmanaged devices. All of this information is then anonymized and analyzed for anomalies. 

Applying labels

The cloud traffic needs to be labeled via two mechanisms so we can gain the most insight from the logs.

Applying Instance Labels

We apply instance labels by looking at the application itself, the name of the instance extracted by the proxy, and the domain of the username used to log into the application. For example, a user named John working at Acme uses Google Gmail for personal correspondence, and Acme provides him a Google Gmail account for business correspondence. We consider these two instances of the same app; John’s personal instance and the Acme organization instance.

ApplicationDomainLabel
Google Driveacme.comBusiness
Google Drivegmail.comPersonal
Google Drivefoobar.comUnknown

Applying Data Labels

To apply data labels, the files in the traffic are sent to the DLP module to ensure compliance with organization-configured DLP policies. When files that violate the policies set by the organization are moved, an alert is raised.

When these labels are applied to the data, the result looks something like the following:

UserAppApp Instance labelActivityFile NameDLP Violation
[email protected]Google Drivepersonaluploadblack_project.docxSecret project code names

Anomaly Detection

All of the above events are then sent to an anomaly detection component that identifies unusual deviations from the individuals’ baseline behavior. This behavior is focused on data movement anomalies that violate corporate DLP policy.

Anomaly detection looks for spikes in activities that are different from the user’s baseline behavior. For example, if a user usually uploads under 2 MB to their personal applications but suddenly uploads 2 TB to their personal Google Drive in one day, this would be anomalous behavior.

The key to accurately detecting insider threats exfiltrating data to cloud apps is to have all three components, instance labels, data labels, and anomaly detection. Omitting one or more of these components results in a significant decrease in detection efficacy. 

Data Exfiltration

15% of the “flight risk” employees moved data to personal cloud applications, but only 2% of the “flight risk” employees violated corporate policies.

The 2% of “flight risks” that violated corporate policies moved:

  • 94% of the files in the last 91 days
  • 84% of the files in the last 49 days
  • 74% of the files in the last 28 days
  • 49% of the files in the last 14 days

So, if you were to monitor the last 14 days of employment, you may detect about half of the files being exfiltrated. In order to catch the full 2% of users, you would need proactive analysis for a longer period. 

Conclusion

In this blog, we reviewed the insights we gathered by looking at more than 58k users that left their employment. We saw that about 2% of individuals that leave their employment mishandle corporate data before leaving. While 2% might not seem like a lot, the data that these individuals target ends up being about 70% IP and PII. To mitigate this, we need to:

  • Understand that 2% of “flight risks” take sensitive data with them
  • And that 75% of data is uploaded in the last 50 days, before the typical 14 day notice
  • But by monitoring the nature, volume, and direction of data moved we are able to detect these cases

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Dagmawi Mulugeta
Dagmawi Mulugeta is a security researcher with interests in cloud security, incident analysis & prediction, exploit development, and large-scale data analysis. He currently focuses on the abuse of cloud apps and analysis of threat actors in the cloud.
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Colin Estep
Colin Estep has 16 years of experience in software, with 11 years focused on information security. He's currently a researcher at Netskope, where he focuses on security for AWS and GCP.

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