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ソリューション > 機械学習

ゼットスケーラーの機械学習

クラウド規模の人工知能を利用して、
進化し続ける新たな脅威から保護

高度な脅威に先行するには

組織を保護するにあたって休息は許されません。新たな不正Webサイトから、ランサムウェア、フィッシング攻撃といったあらゆる脅威が、脆弱な防御を常に探し出し、攻撃しようとしています。セキュリティを上回る速さで移動する高度な脅威をどのように阻止すればよいのでしょうか?機械学習(ML)は、脅威からの保護の時間の短縮に役立ちますが、MLソリューションに採用されているアプローチがすべて正しいわけではありません。

従来の機械学習で攻撃が見逃されてしまう理由

リソースの制限

効果的な機械学習の実現にあたっては、モデルを作成するための極めて大量のデータが必要であり、それらのデータを一元化し、リアルタイムで相関付ける必要があるため、分散するセキュリティアプライアンスでそのようなデータを利用するのは不可能です。


コンテキスト分析の欠如

ネットワークベースのソリューションには、個々のパケットに注目し、すべてのコンテンツから全体像を判断することができないという制限があります。このようなビューを取得するには、機械学習を有効な手段として採用する必要があります。


適用に関する課題

次世代ファイアウォール(NGFW)などのパススルー接続を許可するアーキテクチャでは、コンテンツを隔離して機械学習分析を実行できないため、有害/無害の判断が確定するまで、不正なバイトの侵入を許してしまうことになります。

ゼットスケーラーの機械学習

クラウドを活用して高度な脅威からの保護を強化

ゼットスケーラーの機械学習は、大量のデータに隠れる脅威パターンを迅速に特定し、シグネチャや人的な介入なく、高度な脅威をブロックします。スケーラブルで広範囲に対応するゼットスケーラーのクラウドを活用することで、ポリモーフィックマルウェア、スピアフィッシング、疑わしいWebサイトなどの新たな脅威からユーザとデータをリアルタイムで保護できます。

ゼットスケーラーのメリット

リアルタイムの保護

ゼットスケーラーは、従来型のアプライアンスの制約に縛られることのない、インラインクラウドアーキテクチャを採用することで、既知の脅威の新しい亜種、ポリモーフィックウイルス、ランサムウェアをすべてリアルタイムでブロックします。


未知のフィッシング攻撃からの保護

高度なAIベースのコンテンツ分析と毎日1000億件のトランザクションからモデリングされるデータを活用することで、新しい未知のスピアフィッシング攻撃へのアクセスや認証情報
フィッシング攻撃を防止します。


未知のWebサイトのリアルタイムの分類

ゼットスケーラーの機械学習は、ユーザがアクセスしようとする新しいWebサイトや未知のWebサイトを分類してセキュリティギャップを解消することで、ポリシーの適用とユーザエクスペリエンスの向上を実現します。

ゼットスケーラーの機械学習の差別化要素

「漏れのない」機械学習の提供

従来のNGFWのパススルーアーキテクチャでは、リソースの制限によって、すべてのパケットをリアルタイムで保持し、分析するのは困難です。ゼットスケーラーは、クラウド規模のインラインインスペクションの活用により、すべてのパケットをエンドポイントに配信する前にリアルタイムで捕捉して分析することで、不正コンテンツの有無を確認します。

標的型フィッシングWebサイト

多くの標的型フィッシングWebサイトは、シグネチャベースのMLや高度なテクノロジを採用していないMLで検知することはできません。ゼットスケーラーのインライン機械学習モデルは、エンドユーザのブラウザに表示される前に、このような危険で未知の標的型フィッシングページを検知できます。

未知のWebサイトのセキュリティギャップを解消

従来のソリューションでは、新規や未分類のWebサイトをクロールして正しく分類する必要がありますが、これは非効率的な方法であり、ユーザが不審コンテンツにさらされることになります。ゼットスケーラーの機械学習であれば、Webコンテンツがユーザアクセス時に直ちに分類され、ポリシーを適用することで、分類されていないWebページをブロックできます。

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