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データシート

URL Filtering

機械学習を活用し、フィッシング、認証情報の不正使用、コマンド アンド コントロールを阻止

悪意のある Web ページにより、フィッシングや認証情報の盗 難、マルウェア感染、ランサムウェアなどの危険に従業員が さらされます。攻撃者は自動化を利用して、数千もの悪意の ある新しい URL を毎日動的に生成するため、スタンドアロン プロキシや Web フィルタリング ツールなどの従来の保護で は、その数に圧倒され、単純に対応しきれなくなっています。悪意のある Web サイトを特定、分類、防御する間に、感染 が広く拡散し、組織全体がリスクにさらされる可能性がありま す。ポイント製品が残りのセキュリティ スタックと統合してい ない場合、管理すべきポリシー セットが多くなることを意味 するため、新しいビジネス アプリケーションの採用が遅れる と同時に、維持するためのリソースが余計に必要になる可能 性があります。

ビジネス上のメリット

  • セキュリティ サイロを解消し、ユーザーの安全を確保。機 械学習 (ML) を活用した NGFW のネイティブなコンポーネ ントとして、URL Filtering はクラス最高の Web セキュリ ティをキャンパス、支社、モバイル ユーザーに、または所 在地に関係なく提供し、管理が難しい従来のソリューショ ンをなくします。
  • 運用コストを最小化。既存のネットワーク トラフィック ポリ シーに直接導入されるため、URL Filtering 機能は、ルー ル セットを簡素化し、セキュリティ チームの管理を合理化 します。
  • 新しい悪意のあるサイトをブロック。URL Filtering は、ネッ トワークやエンド ユーザーが感染する前に、未知の悪意 のある URL を即座に分類し、ブロックします。
  • 既知の悪意のある Web サイトを防御。フィッシング、マル ウェア、エクスプロイト キット、コマンド アンド コントロー ル (C2) などの、既知の Web ベースの脅威から組織を保 護します。
  • フィッシングから保護。リアル タイムで認証情報フィッシン グを阻止できるため、防御層が既知や未知のフィッシング サイトから組織を保護します。
  • 法令コンプライアンスと利用規定に対応。組織が社内、業 界、および政府の規制方針を継続的に遵守できるようにし ます。