A Netskope amplia a liderança em proteção de dados com a aquisição da Dasera. Leia o comunicado de imprensa

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  • Por que Netskope divisa

    Mudando a forma como a rede e a segurança trabalham juntas.

  • Nossos clientes divisa

    A Netskope atende a mais de 3.400 clientes em todo o mundo, incluindo mais de 30 das empresas da Fortune 100

  • Nossos parceiros divisa

    Fazemos parceria com líderes de segurança para ajudá-lo a proteger sua jornada para a nuvem.

Um Líder em SSE.
E agora Líder em Single-Vendor SASE.

Descubra por que a Netskope estreou como líder no Quadrante Mágico™ do Gartner® para Single-Vendor SASE

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O Cloud Exchange (CE) da Netskope oferece aos clientes ferramentas de integração poderosas para tirar proveito dos investimentos em estratégias de segurança.

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Vista aérea de uma cidade
  • Produtos de Serviço de Segurança Edge divisa

    Proteger-se contra ameaças avançadas e com nuvens e salvaguardar os dados em todos os vetores.

  • SD-WAN divisa

    Confidentemente, proporcionar acesso seguro e de alto desempenho a cada usuário remoto, dispositivo, site, e nuvem.

  • Secure Access Service Edge divisa

    O Netskope One SASE oferece uma solução SASE nativa da nuvem, totalmente convergente e de fornecedor único.

A plataforma do futuro é a Netskope

Intelligent Security Service Edge (SSE), Cloud Access Security Broker (CASB), Cloud Firewall, Next Generation Secure Web Gateway (SWG) e Private Access for ZTNA integrados nativamente em uma única solução para ajudar todas as empresas em sua jornada para o Secure Access Service Arquitetura de borda (SASE).

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Vídeo da Netskope
Next Gen SASE Branch é híbrida — conectada, segura e automatizada

Netskope Next Gen SASE Branch converge o Context-Aware SASE Fabric, Zero-Trust Hybrid Security e SkopeAI-Powered Cloud Orchestrator em uma oferta de nuvem unificada, inaugurando uma experiência de filial totalmente modernizada para empresas sem fronteiras.

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Pessoas no escritório de espaço aberto
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Permita com segurança o uso de aplicativos generativos de IA com controle de acesso a aplicativos, treinamento de usuários em tempo real e a melhor proteção de dados da categoria.

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Ative com segurança o ChatGPT e a IA generativa
Soluções de zero trust para a implementação de SSE e SASE

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    Saiba mais sobre como a Netskope pode ajudá-lo a proteger sua jornada para a nuvem.

  • Blog divisa

    Saiba como a Netskope permite a transformação da segurança e da rede por meio do serviço de acesso seguro de borda (SASE)

  • Eventos e workshops divisa

    Esteja atualizado sobre as últimas tendências de segurança e conecte-se com seus pares.

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O futuro da segurança: mudança quântica, inteligência artificial e macropolítica
Emily Wearmouth e Max Havey conversam com o CEO da Netskope, Sanjay Beri, e o CTO Krishna Narayanaswamy sobre o futuro da segurança.

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Leia como a Netskope pode viabilizar a jornada Zero Trust e SASE por meio de recursos de borda de serviço de acesso seguro (SASE).

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O que é SASE?

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  • Customer Solutions divisa

    Estamos aqui junto com você a cada passo da sua trajetória, assegurando seu sucesso com a Netskope.

  • Treinamento e credenciamentos divisa

    Os treinamentos da Netskope vão ajudar você a ser um especialista em segurança na nuvem.

Apoiando a sustentabilidade por meio da segurança de dados

A Netskope tem o orgulho de participar da Visão 2045: uma iniciativa destinada a aumentar a conscientização sobre o papel da indústria privada na sustentabilidade.

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AI and Deep Learning At Work: How to Know If Your Images Are Storing Sensitive Information

Jun 02 2023

In today’s rapidly digitizing world, the importance of data security has become paramount. With the increasing amount of sensitive information being shared and stored online, securing information from cyber attacks, information breaches, and theft has become a top priority for companies of all sizes. Data loss prevention (DLP) is a critical part of the Netskope Intelligent Security Service Edge (SSE) security platform, providing best-in-class data security to our customers. 

Images often contain a wealth of valuable and sensitive data. Financial documents, personal identification, and confidential business communications frequently include images that require the utmost security. At Netskope, we have developed state-of-the-art deep learning-based computer vision classifiers that can analyze images and identify sensitive information in a wide variety of categories such as passports, drivers licenses, credit cards, and screenshots. We have been awarded four U.S. patents for our innovative approach to data security. In this blog post, we highlight recent improvements to our image classifiers that resulted in higher accuracy and better customer experience.  

CNN Architecture Update

At the heart of our image classification models lie convolutional neural networks (CNNs). These powerful deep learning algorithms are specifically designed for image recognition and classification tasks. By employing a technique known as transfer learning, we take advantage of pre-existing CNNs that have been trained on large-scale datasets and fine-tune them using a smaller dataset of labeled images that contain sensitive information. As a result, our classifiers are able to quickly identify the unique patterns associated with the sensitive information, with high accuracy and reduced training time. 

There are several practical concerns in selecting the pre-trained CNN models. Given that our classifiers are used to scan millions of customer files daily by our SSE platform, it is crucial to keep false positives as low as possible to avoid overwhelming customers with spurious alerts. Simultaneously, since true positives indicate a serious data leak, maintaining a high true positive rate is equally important. An additional challenge lies in creating classifiers complex enough to meet our accuracy goals yet compact enough to fulfill our stringent latency requirements, since they run in real time on the SSE platform. As such, we only considered pre-trained CNN model architectures with fewer than 10 Million parameters.

EfficientNet Architecture (https://ai.googleblog.com/2019/05/efficientnet-improving-accuracy-and.html)

In our latest model update, we transitioned to EfficientNet pre-trained CNN architecture (modeled in the figure above). This lead to an 80% increase in the number of model parameters. Using a larger pre-trained model incurred a modest increase in latency but yielded a significant boost in real-world accuracy. 

Training on real cloud data

In order to minimize false positives, it is important for our image classifiers to be exposed to a wide variety of realistic negative samples. To achieve this, we have sourced tens of thousands of actual cloud images from our own corporate data. This approach enables us to collect a substantial number of genuine training images, while simultaneously maintaining our commitment to customer privacy. These images were labeled by hand, with the majority of them being either negative examples or screenshots typical of real-world cloud data. 

In addition to these random negative examples, we have also incorporated several thousand carefully curated adversarial samples, further bolstering our classifiers’ resilience against false positives. One interesting type of adversarial sample was labels for electronics. Due to their bold fonts and high contrast coloring, they can be mistaken for sensitive documents. By training our classifiers on these adversarial examples, we can effectively prevent such misclassifications in the production environment.