01マルウェア防止
マネージドクラウドサービス、インラインクラウドトラフィックと Web サイトのトラフィックを検査し、疑わしいファイルを隔離してトゥームストーンファイルに置き換えたり、インラインダウンロードをブロックしたりすることで、マルウェアを阻止します。
02高度な脅威対策
Netskope Security Cloudでは、予防、検出、高度なAI/MLベースの脅威分析の3つのオプションを活用して、ニーズに合った防御を実現します。
03行動異常を検出する
Take advantage of user and entity behavior analytics (UEBA) to baseline your users’ normal activities and detect anomalies, in real time, including within peer groups.
詳しく見る Netskope Behavior Analytics (UEBA)
Leverage machine learning (ML) behavior analysis across the rich metadata of cloud and web traffic, plus API inspection of managed apps and cloud services to detect anomalies, plus rich contextual sequential anomaly rules including the following:
- ML analysis of streaming and batch metadata for UEBA anomaly detection
- Unsupervised ML analysis developed and trained by the Netskope AI/ML team ready to use in production tenants
- Model development, training, and maintenance includes dynamic peer groups, decay factors, and correlation models
- Sequential anomaly rules include bulk uploads, downloads, deletes, rare events, proximity, failed logins, risky countries, and data exfiltration including between company and personal instances
- User Confidence Index (UCI) scoring determines user risk for events and alerts, plus UCI scores can drive policy actions such as step-up authentication
- AI/ML spans operations, data security, UEBA, malware detection, and URL filtering within Netskope.
04クラウドフィッシングを防止する
企業インスタンスと個人インスタンスを可能にするきめ細かいポリシー制御により、クラウドフィッシングやクラウド対応の脅威を防ぎ、不正なアカウントインスタンス、ペイロード、データ流出をブロックします。
05 内部関係者による脅威の検出
豊富なポリシーコンテキスト、コンテンツの DLP、クラウドサービスやアプリの異常なアクティビティの行動分析により、内部の脅威を検出します。
06機械学習によるアノマリ検知
機械学習を活用して、クラウドサービス、アプリ、Web トラフィックの通信に含まれる豊富な大量のメタデータコンテキストを使用し、異常を検出します。