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。