外部からの脅威はネットワークに侵入する必要がありますが、内部関係者(従業員、請負業者、ベンダー)はすでに正当な権限とアクセス権を持っています。 従来のセキュリティツールでは、通常の業務を行っているソフトウェアエンジニアと、退職する従業員が密かに機密性の高いソースコードをダウンロードしているのを容易に区別することはできない。これを管理するには、単純なアクセス権限にとどまらず、リアルタイムの意図と行動のコンテキストを分析する必要がある。
インサイダーリスクに対しては、内側から外側に安全策を追加することで対処する Netskope One SASE。まずは、重要な資産へのアクセスを管理し、移動を制御するために、データ保護を使用します。 コンテキストに応じた行動駆動型制御により、リスク要因や環境からのシグナルに基づいた動的な認証ポリシーを可能にします。 行動分析、マシンラーニング、ビジュアライゼーションを適用して、何が起こっているのか、何が変化しているのかに焦点を当てます。 これらは、 Netskope One プラットフォームの主要な機能です。
アプリケーション構成の確認、パブリック共有クラウドストレージの特定、機密データの移動の監視、ユーザーのコーチングを行います。
クラウドフィッシング、コマンドと制御、および不正アクセスを阻止して、攻撃者が有効なユーザーになりすますのを防ぎます。
Netskope UEBAを使用してリスクの高い/悪意のある動作を監視し、インサイダー、侵害されたアカウント、およびデータ流出を検出します。
適応型ポリシー制御でユーザー信頼度指数 (UCI) リスクスコアリングを使用します。
アプリケーション構成の確認、パブリック共有クラウドストレージの特定、機密データの移動の監視、ユーザーのコーチングを行います。
クラウドフィッシング、コマンドと制御、および不正アクセスを阻止して、攻撃者が有効なユーザーになりすますのを防ぎます。
Netskope UEBAを使用してリスクの高い/悪意のある動作を監視し、インサイダー、侵害されたアカウント、およびデータ流出を検出します。
適応型ポリシー制御でユーザー信頼度指数 (UCI) リスクスコアリングを使用します。
7人に1人のユーザーが、個人用アプリインスタンスを使用し、退職する際にデータを持ち出しています。
Netskope One プラットフォームのデータ保護は、データ移動のためのインライン ベースの制御と、保存データを監視するための API ベースの制御の両方を提供します。
AI/MLモデルを使用したユーザーおよびエンティティ行動分析(UEBA)は、ユーザーとアプリケーションのリスク要因を動的に識別し、適応型ポリシーの決定に影響を与えるリアルタイムのユーザーリスクスコアを生成します。
Netskope Advanced Analyticsは、脅威の先を行くように設計されたプレビルドのカスタマイズ可能なダッシュボードを使用して、組織のクラウド内のアクティビティを深く理解します。
Netskope One プラットフォームのデータ保護は、データ移動のためのインライン ベースの制御と、保存データを監視するための API ベースの制御の両方を提供します。
AI/MLモデルを使用したユーザーおよびエンティティ行動分析(UEBA)は、ユーザーとアプリケーションのリスク要因を動的に識別し、適応型ポリシーの決定に影響を与えるリアルタイムのユーザーリスクスコアを生成します。
Netskope Advanced Analyticsは、脅威の先を行くように設計されたプレビルドのカスタマイズ可能なダッシュボードを使用して、組織のクラウド内のアクティビティを深く理解します。
外部からの脅威はネットワークに侵入する必要がありますが、内部関係者(従業員、請負業者、ベンダー)はすでに正当な権限とアクセス権を持っています。 従来のセキュリティツールでは、通常の業務を行っているソフトウェアエンジニアと、退職する従業員が密かに機密性の高いソースコードをダウンロードしているのを容易に区別することはできない。これを管理するには、単純なアクセス権限にとどまらず、リアルタイムの意図と行動のコンテキストを分析する必要がある。
業界データによると、ユーザーの20%は退職間際に、個人用アプリに異常に大量のデータをアップロードしている。Netskopeインスタンス認識機能により、企業のクラウドストレージと従業員の個人アカウントを区別できます。 ユーザーが「退社」段階にある場合、より高度な監視とより厳格なリアルタイムDLPブロックを適用し、ユーザーが退社する前に、個人用 またはクラウドインスタンスへのデータ漏洩を自動的に検知できます。
広く普及した「シャドウAI」は、意図せずして大規模な内部情報漏洩を引き起こしている。従業員は、作業を効率化するために、機密データ、ソースコード、または規制対象の個人情報を、許可されていない公開LLMに頻繁に貼り付けている。Netskope 、プロンプトとアップロードをリアルタイムでスキャンするインラインAI Guardrails配置することで、この問題を解決し、データ AIツール全体を包括的にブロックすることなく違反を阻止します。
内部リスクのすべてが悪意によるものではなく、そのほとんどは偶発的または過失によるものである。Netskopeは、ユーザーを静かにブロックしてセキュリティアナリストに重大なアラートを生成するのではなく、状況に応じた通知をユーザーに直接ポップアップ表示します。例えば、従業員が機密ファイルを公開しようとした場合、プロンプトが表示され、リスクが説明され、安全な代替手段へと誘導されます。 これは従業員への積極的な研修につながり、違反行為の再発を減らす効果があります。
静的ルールは、何千もの誤検出を生み出す。Netskope 、個々のユーザーの「正常な」行動のベースラインを確立するために、マシンラーニングとユーザーおよびエンティティ行動分析(UEBA)を適用します。 この機能を使えば、大量のデータ移動の急増、深夜の突然のアクセス、あり得ない出張時のログインなど、異常な事象を検知できます。これらのリスクシグナルは専用の内部脅威ダッシュボードに表示され、SOCが真の異常を迅速に特定してトリアージすることを可能にし、脅威ハンティング時間を70%以上短縮します。
