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

2020 年の情報漏洩の平均被害額は 386 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。

クラウドに依存しない

より少ない更新で、より多くの脅威を防ぐ

クラウドインテリジェンスが脅威のフィードに追いつくのを待っている間、組織は攻撃に対して無防備になってしまうのです。当社の自己学習型ニューラルネットワークは、クラウドの頻繁なチェックやアップデートを必要としないため、脅威の予防効果が高まり、セキュリティギャップをなくし、先進的ではない企画学習ソリューションと比較してレイテンシーを劇的に削減することができます。

お客様の声

信頼される理由

Quotes

リモートワークの増加に伴い、ゼロデイ攻撃や未知のマルウェアの脅威に対応するためには、既存のエンドポイントセキュリティだけでは不十分だと考えていました。これまでの実績を踏まえると 、Deep Instinct は次世代アンチウイルスソリューションとして最も有望だと考えています。

セイコーホールディングス株式会社
IT推進統括部 部長 根本正勝氏

Quotes

Deep Instinct を選んだ理由は、ディープラーニング技術を用いたサイバーセキュリティの新しい革新的なアプローチにあります。Deep Instinct の機能はとても優れており、時間もかかりません。Deep Instinct のもっている革新的なストーリーが製品に共鳴し、企業としても実現することができました。

エクイティ・トラスティーズ社
最高技術責任者 ピング・リー 氏

Quotes

Deep Instinct を選んだ理由は、脅威が発生する前に素早く阻止する独自の実行前防御アプローチを採用しているからです。ゼロデイ攻撃の防止という点でも、効果的なソリューションだと思います。その誤検知率の低さは保証付きで、使いやすく、IT部門にかかる時間が短縮されたため、より大きなプロジェクトに時間を割くことができるようになりました。

パームビーチ郡情報システムサービス部システムアーキテクトPMP
サントッシュ・サミュエル氏

ここから本当の予防が始まる

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