ネットスコープは、2022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社と位置付けられました。レポートを読む

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    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。

  • 製品

    Netskope製品は、NetskopeSecurityCloud上に構築されています。

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。

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Birds eye view metropolitan city

ネットスコープ、2022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社と位置付けられる

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Netskope gartner mq 2022 sse leader
  • 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。

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Lighted highway through mountainside switchbacks

シングルパスSSEフレームワークを使用して、他のセキュリティソリューションを回避することが多い脅威を防止します。

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Lighting storm over metropolitan area

SSEおよびSASE展開のためのゼロトラストソリューション

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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。

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Wind turbines along cliffside
  • お客様の成功事例

    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、Web、およびプライベートアプリケーションを最大限に活用します。

  • カスタマーサポート

    Netskope環境を最適化し、成功を加速するためのプロアクティブなサポートとエンゲージメント。

  • トレーニングと認定

    Netskope training will help you become a cloud security expert.

Netskopeを信頼して、進化する脅威、新しいリスク、テクノロジーの変化、組織とネットワークの変更、および新しい規制要件への対応を支援してください。

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Woman smiling with glasses looking out window

クラウドセキュリティ、ネットワーキング、仮想化、コンテンツ配信、ソフトウェア開発のさまざまなバックグラウンドを持つ世界中の資格のあるエンジニアが、タイムリーで高品質の技術支援を提供する準備ができています。

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Bearded man wearing headset working on computer

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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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:セキュリティサービスエッジ(SSE)の重要性

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Black man sitting in conference meeting

Netskopeがセキュリティサービスエッジ(SSE)機能を介してゼロトラストおよびSASEジャーニーを実現する方法に関する最新情報をお読みください。

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Sunrise and cloudy sky

NetskopeCSOスピーキングイベント

今後のイベントの1つでNetskopeCSOチームに会いましょう。

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Netskope CSO Team

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。

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Four-way roundabout
  • 会社概要

    クラウド、データ、ネットワークのセキュリティの課題を先取りするお手伝いをします。

  • 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。

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Curvy road through wooded area

Netskopeは、組織がゼロトラストの原則を適用してデータを保護できるように、クラウド、データ、およびネットワークのセキュリティを再定義しています。

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Switchback road atop a cliffside

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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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。

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Group of diverse young professionals smiling
ブログ Data Science, Security Transformation AI/ML for Malware Detection
Sep 02 2021

AI/ML for Malware Detection

This is the fourth in an ongoing series of blogs focused on AI/ML.  

Malware detection is an important part of the Netskope Security Cloud platform, complete with a secure access service edge (SASE) architecture, that we provide to our customers. Malware is malicious software that is designed to harm or exploit devices and computer systems. Various types of malware, such as viruses, worms, Trojan horses, ransomware, and spyware, remain a serious problem for corporations and government agencies. Traditional malware detection systems rely on anti-virus signatures, heuristics, and behavior patterns in sandboxes, which require a significant amount of manual analysis from security analysts and researchers. With new attacks and variants emerging every day, it is hard for organizations to keep pace with malware threats. In comparison, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) has the potential to detect unknown and zero-day malware by automatically learning the malware patterns based on large volumes of historical data. This unique capability has made AI/ML an indispensable part of a modern malware detection solution, complementing heuristic and signature-based approaches. 

At Netskope, we have developed a comprehensive, multi-layered threat protection system to scan our customers’ network traffic. AI/ML is used to power multiple engines in the inline fast scan, as well as static and dynamic analysis-based deep scan. In this blog post, we will highlight three of them:

  • Inline PE Classifier
  • MS Office Classifier
  • Cloud Sandbox

Inline PE Classifier

The Portable Executable (PE) file format is used by Windows executables, object code, and dynamic link libraries (DLLs). It’s one of the most common malware file formats. To stop malicious PE files in real-time, we have developed the inline PE classifier. Trained with millions of malicious and benign PE samples, the ML-based classifier is able to identify malware patterns in raw bytes. The classifier doesn’t need to parse a PE file and extract features based on domain knowledge. Therefore, it’s lightweight, fast, and suitable for inline predictions.

The inline PE classifier complements the signature-based malware engines in fast scan. Since its launch, the classifier has detected unique malware samples that were undetectable to signature-based inline engines, without introducing any new false positives. Its runtime in production is just a few milliseconds.

This high efficacy ML classifier enables faster time to detection for unique detections that can be blocked inline and complements the dynamic analysis with advanced forensics in the Advanced Threat Protection engines.

MS Office Classifier

Microsoft Office documents are another common source of malware. As part of Netskope’s Advanced Threat Protection, the Office Classifier is designed to leverage a combination of heuristics and supervised machine learning to identify malicious code embedded in Office documents. The Office Classifier performs static analysis and extracts detailed information about the components in an Office file, including embedded macros (VBA), dynamic data exchange (DDE), and other jpg/mpeg or EXE/PE files. The extracted information is then mapped to hundreds of features to train ML classification models and predict whether a new Office document is malicious or not.

The Office Classifier provides proactive coverage against zero-day malware attacks that can evade signature-based detections. For example, the Office Classifier has detected downloads of multiple zero-day Emotet samples distributed as Office document files targeting multiple Netskope customers (see screenshot below). The Emotet samples used multi-layered obfuscation techniques to bypass signature-based AV software but were detected by the Office Classifier. Recently, the Office Classifier also detected a new set of malicious Office documents that use VBA and LoLbins.

Screenshot of the Office Classifier detecting downloads of multiple zero-day Emotet samples distributed as Office document files

Cloud Sandbox

Sandbox has been proven to be an effective way to detect advanced malware. The Cloud Sandbox is enhanced with a machine learning engine in Netskope’s Advanced Threat Protection system. The Cloud Sandbox collects sample behaviors by executing them in an isolated Windows environment. The report of observed behaviors can then be used for heuristics and ML-based malware detection. Each report contains runtime behavior, such as process trees, where each tree node represents the behavior of a process, including API calls, dynamic link libraries (DLL), registry key activities, file activities, and network activities. We use deep learning transformer techniques to learn the tree structure and activities of the sandbox report and classify whether the file is malicious or not. 

Diagram of process trees

Summary

At Netskope, we have integrated AI/ML into our large-scale malware detection system to power multiple static and dynamic analysis engines. It is clear that AI/ML can identify unknown malware with great precision and complement other signature and heuristic engines. There are technical challenges associated with AI/ML, including high accuracy and low latency requirements, changing malware patterns, and model interpretability. We are addressing these challenges to reach AI/ML’s full potential in malware detection.

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About the author
Dr. Yihua Liao is the Director of Data Science 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.
Dr. Yihua Liao is the Director of Data Science 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.