未知の攻撃を 99％ 以上ブロック
ルールとシグネチャに依存する従来のエンドポイント プロテクション プラットフォーム（EPP）ツールでは、未知のマルウェア、ゼロデイマルウェア、新種のマルウェアを防ぐことはできません。未知の脅威に対する Deep Instinct の予防ファーストのアプローチは、他に類を見ないディープラーニングのフレームワークの上に構築されています。
情報漏洩による被害を回避
2023年のデータ漏洩の被害額平均は445万ドル*
セキュリティ侵害はますます頻度が高くなり、その費用は増大しています。既知および未知の脅威を未然に防ぐ、予防ファーストのアプローチで未来を切り開きます。
未知の脅威を初見で止める
ディープラーニングでリスクを軽減
Deep Instinct の多層的な予防のアプローチは、サイバーセキュリティの可能性を広げます。基本的な機械学習は、データのサブセットに対して人の手による特徴エンジニアリングを必要とする結果、すり抜けや誤検知などのリスクが発生しやすくなっています。Deep Instinct が活用するディープラーニングは人手を介することなく生データが特徴を抽出し学習を行うことで、多様な脅威とファイルタイプに対して精度の高い防御を可能にします。
誤検知を減らす
セキュリティチームの業務効率を改善
サイバーセキュリティチームは、誤検出によるアラートの対処に毎週平均9時間40分費やしています。従来のセキュリティツールでフラグが立てられた過剰なアラートにより、多くのセキュリティチームは間違ったイベントを調査し、時間と集中力を失っています。Deep Instinctの脅威分類と正確な意思決定により、誤検出は0.1%未満に抑えられ、チームはセキュリティ態勢の改善と強化につながる重要なプロジェクトにより多くの時間を割くことができます。
テストと検証
第三者機関によるテストで99％以上のゼロデイ防止を確認
Deep Instinctは2ヶ月間にもおよぶ防御シナリオのテストで、ほぼ完璧な検知率を示しました。テストは、ポータブル実行ファイル、未知、カスタム設計の攻撃、およびPython実行可能ファイルなどを用いて、静的・動的・ネットワーク・振る舞い分析およびシグネチャ検出に基づいて行われました。
お客様の声
信頼される理由
Deep Instinct が、自社の限られた人的リソースで運用できるソリューションであることを確信し、選定しました。実際、運用コストはほぼ変わらないまま、運用負荷は半分以下に、その上でセキュリティレベルを向上することができました。自分たちの立ち位置とニーズに合わせて楽に運用でき、しかもやりたいことを実現でき、現状の運用コストで十二分に能力を発揮できるツールだと捉えています。
株式会社ヤマダホールディングス
Deep Instinct を採用することで、これまで以上に防御機能を高め、より効率的な検知・対応が可能になると考えました。端末に侵入を試みる脅威を可能な限りブロックしていけば、EDRが発するアラートも減り、運用負荷を減らせることができます。Deep Instinctには、防御力の向上やセキュリティレベルの維持、あるいは
使いやすさや運用の効率性といったさまざまなメリットがあると感じています。
住友生命保険相互会社
当時導入していたEDR のアラートが出るたびに、SOC とやり取りしながら確認する業務を行っていましたが、工数がかかる割には、『問題ありませんでした、過検知です』といった回答ばかりでした。Deep Instinct は動く前に止めてしまうコンセプトであり、セキュリティ人材が多いとは言えない我々のような会社にとっては、AI で自動的に止めてくれる仕組みのほうが労力を減らすことができ、効果も高いと判断しました。現在は、問い合わせはほぼゼロという平和な状態です。
三菱ガス化学株式会社
ここから本当の予防が始まる
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