Netskope AI Labs

インテリジェントセキュリティサービスエッジ(SSE)、クラウドアクセスセキュリティブローカー(CASB)、クラウドファイアウォール、次世代セキュアWebゲートウェイ(SWG)、およびZTNAのプライベートアクセスは、単一のソリューションにネイティブに組み込まれており、セキュアアクセスサービスエッジ(SASE)アーキテクチャへの道のりですべてのビジネスを支援します。

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NetskopeボーダレスSD-WANは、ゼロトラストの原則と保証されたアプリケーションパフォーマンスを統合するアーキテクチャを提供し、すべてのサイト、クラウド、リモートユーザー、およびIoTデバイスに前例のない安全で高性能な接続を提供します。

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Netskope NewEdge is the world’s largest, highest-performing security private cloud and provides customers with unparalleled service coverage, performance and resilience.

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Plan your path toward a faster, more secure, and more resilient network designed for the applications and users that you support.

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Netskope Cloud Exchange (CE) は、セキュリティ体制全体で投資を活用するための強力な統合ツールをお客様に提供します。

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ジェネレーティブ AI の使用を保護する方法を学ぶ

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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。

ボーナスエピソード2:SSEのマジッククアドラントとSASEを正しく取得する
MikeとSteveが、ガートナー®社のマジック・クアドラント™のセキュリティ・サービス・エッジ(SSE)、Netskopeの位置づけ、現在の経済情勢がSASEの取り組みに与える影響について語ります。

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Netskopeがセキュリティサービスエッジ(SSE)機能を通じてゼロトラストとSASEの旅を可能にする方法。

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SASE を受け入れ、セキュリティとインフラストラクチャの主要な専門家からの洞察を得て組織を変革します。

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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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会社概要
クラウド、データ、ネットワークセキュリティの課題に対して一歩先を行くサポートを提供
Netskope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
Netskope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、持続可能性における民間企業の役割についての認識を高めることを目的としたイニシアチブであるビジョン2045に参加できることを誇りに思っています。

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ネットスコープは2023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社として評価されました。

レポートを読む

当社のチーム紹介

Learn about Netskope Partners

Deep industry expertise

We have a team of dedicated ML scientists, security researchers, and product engineers who have track records of solving security and fraud problems in different domains with over 100 patents. Leveraging our expertise in AI/ML and security, we are developing large-scale AI/ML solutions for SSE. For example, we are integrating the latest AI/ML technology into our data security and threat protection features, as well as business operations.

AI/ML
use cases

Compliance and privacy

Enterprise security

Cloud DevOps

Network Optimization

Compliance and privacy

We have found AI/ML to be quite valuable when it comes to helping organizations comply with industry and governmental regulations such as GDPR, CCPA, PCI, and HIPAA. For example:

By applying deep learning techniques and analyzing traffic flows, we are able to detect sensitive information found in documents, images, and applications
Through the use of embedded user and entity behavior analytics (UEBA), we have trained models to discern normal behavior patterns versus those that originate from malicious insiders, compromised accounts, brute force attacks, and data exfiltration attacks.

Enterprise security

AI/ML has useful application in protecting enterprise assets from being compromised and weaponized for malicious activities including data exfiltration, botnets, spam, and so on.

Leveraging ML models we are able to complement and enhance the malware detection capabilities found in traditional anti-virus signatures, threat intelligence, heuristics, and sandboxes
Through language models, we have improved and sped up the categorization and detection of malware web domains, URLs, and web content.

Cloud DevOps

Netskope uses AI/ML to proactively monitor our cloud production environment to ensure the efficient and effective delivery of secure access service edge (SASE) capabilities.

Having led the industry in the classification of SaaS and web services for many years, Netskope now leverages AI/ML to speed up this work and maintain our edge
Netskope Operations takes advantage of AI/ML methods to prioritize incident management, troubleshoot, and stay ahead of production challenges before they occur.

Network Optimization

Network optimization requires vast amounts of data about network activity, application use, and application performance. AI/ML helps optimize access and performance in a number of ways, including:

Delivery of enterprise-wide predictive insights making it easier for network engineers to ensure higher network performance
Production of flow analytics on application performance throughout the entire network
Beyond ML-based fault insights, use AI to troubleshoot devices at the branch level

Commitment of responsibility

Our Commitment to the Responsible Use of AI

As a leader in the transformation of network, cloud, and data security, we are committed to the responsible use of artificial intelligence and machine learning. We will work with peers, academia, thought leaders, and governments alike to safely direct AI/ML efforts in a way that will benefit and not cause harm to our customers, partners, employees, and their families. We will take precautions and maintain a posture of transparency in our efforts.