The Netskope Cloud Security Platform機械学習によるアノマリ検知

Netskope Machine Learning Anomaly Detection

適応型機械学習と高度なルールエンジンを使用して、ユーザーの行動を継続的に分析し、悪意のある可能性が高い行動を検出します。

Spot threats with user behavior analysis

Netskope’s machine learning, advanced rule engine, and an extensive set of predefined conditions analyze cloud and web traffic to spot anomalies that could indicate a threat. These anomalies can be prioritized by risk level, filtered, or drilled into to support investigations and appropriate action.

機械学習によるアノマリ検知のユースケース、トップ5

01

Machine learning anomalies

  • ユーザーの行動の複数の側面から継続的に分析し、通常の動作を示すベースラインを作成します。 
詳しく見る
02

Data anomalies

Understand how your data is moving in and out of cloud services and apps including account instances. 

詳しく見る
03

Credential anomalies

認証情報を誤使用した可能性を検出し、クラウドサービスへの不正アクセスのリスクを軽減します。

詳しく見る
04

Location anomalies

Reduce your attack surface by analyzing the geographic locations associated with your cloud and web usage. 

詳しく見る
05

Anomaly dashboard insights

Quickly detect anomaly-based risks across all your cloud services, apps and web traffic.

詳しく見る

Netskopeのプラットフォームが常にパターンや異常な振る舞いを調べて、内部関係者や悪意のある人物からの脅威を検出していることを知って非常に心強いです。このような検出技術なしでは、私たちはアノマリを処理するための設備が整っていませんでした。

—Security Architect, Global Retailer

大企業での採用

アノマリ検知についてさらに学ぶ

デモをリクエスト

ライブデモを見るには、Netskopeの担当者に連絡してください。