オープンウェブは、絶え間ないイノベーションと効率性を推進するリソースであると同時に、時にはセキュリティと生産性に対する脅威でもあります。 Webフィルタリング は、従業員がWebを閲覧したり、同僚とつながったり、アイデアを照合したりする自由を提供すると同時に、Webが提供する無限のスパム、マルウェア、気を散らすものから保護します。
その中核となるのは、コンテンツフィルタリングソフトウェアが特定のWebサイトを識別し、アクセスをブロックすることです。 識別には、さまざまなアプローチがあります。
一部のサイトは、生産的で適切な労働力と普遍的に互換性がなく、DNSフィルタリングにより、従業員の名簿から完全なドメイン名を削除することができます。
これにより、次のアクセスがブロックされる可能性があります。
しかし、アクセス管理をDNSフィルタリングだけに頼ることには問題があります:それは静的であり、従業員には非常に制限が厳しく、時には非常に回避可能な壁を提示します - 従業員はブラックリストに載っている可能性が低い、よりニッチなサイトを見つける必要があります。
これにより、このフィルターのバイパスを常に把握する必要がある管理者の負担が増します。
さらに悪いことに、マーケティング担当者がFacebook広告へのアクセスをブロックされるなど、ドメインが誤ってブラックリストに登録されている場合、従来のコンテンツフィルターは独特のイライラと不便になる可能性があります。
ネットワークレベルのブロッキングは、基本的には URL 分類の問題であり、メタデータを含むURLのリストがあります。 特定のURLをブロックするべきか、単純な分類の問題であるかを判断することは問題であり、機械学習で自動化したくなります。
しかし、Oleksandr Paraska氏(人気のあるAdblockブラウザ拡張機能の開発者)は、彼の社内で採用されている この正確なアプローチについて講演を行いました :機械学習のネットワークレベルのブロッキングは、手動で作成したフィルタリストよりも50倍遅いです。
しかし、それはDNSレベルでのブロッキングのためだけのもので、 AI アプリケーションにはより良い方法があります。
より自動化されたコンテンツフィルタリングは、潜在的に悪意のあるコンテンツ内のパターンを特定し、それらをユーザーのサイトリクエストを評価する際の記号として使用することで機能します。
これは、テキストの文字列、カラーパレット、または特定のタイプのコンテンツに一般的に関連付けられた特定のオブジェクトです。
たとえば、肌色の色調が多いページは、不適切なコンテンツの指標となることがありますが、より正確なパターンにより、コンテンツを許可または拒否する前に従業員の役割を考慮に入れることができます。 優れたフィルタリングソフトウェアは、DNSレベルのブロッキングのバックボーンと、Webページやファイルのパターンをほぼリアルタイムで識別できるコンテンツ認識プロセスに依存しています。
コンテンツフィルタリングは、適切に実施されれば、従業員の生産性とセキュリティを大幅に向上させることができます。
広告フィルタリングソフトウェアは、最も一般的に使用されるコンテンツフィルタリングソフトウェアの1つです。 これにより、従業員の集中力と効率性を維持し、広告ホスト型マルウェアから従業員を安全に保つことができます。
DNSフィルタリング は、悪意のあるWebサイトを通じて配布されることが多いエクスプロイトキットから組織を保護します。 これらのエクスプロイトキットは、ブラウザや拡張機能を危険にさらす可能性があり、次のことにつながる可能性があります。
DNSフィルタリングは、このような有害なサイトへのアクセスをブロックすることにより、機密情報を保護し、ネットワークセキュリティを維持するのに役立ちます。
より微細な視点から見ると、悪意のあるコンテンツのパターン認識を使用して、 マルウェアに感染したファイルがエンドポイントにダウンロードされて実行される前に特定することもできます。
フィッシング 攻撃 の多くは、正規のページを模倣したなりすましページに依存しており、コンテンツフィルタリングは、疑惑のドメイン名間の不一致を特定し、正規のログインページや支払いページとの疑わしい類似性を特定することができます。
これらは通常、エンドユーザーにすぐには見えないデータポイントです。
小規模企業にとって、帯域幅の GB ごとに重要であり、コンテンツ フィルタリングはトラフィックの急増を防ぐ効果的な方法です。 YouTubeやTwitchなどの重要でないサイトは、特に大規模なユーザーグループが同時にコンテンツをストリーミングする場合、帯域幅の消費を大幅に増加させる可能性があります。
これらの高帯域幅サイトへのアクセスを制限することは、ネットワーク リソースを節約するための実用的な方法です。
従来のWebフィルタリングシステムは、アクセスが拒否されるまでWebページにアクセスできないことに気付かない可能性が高いため、従業員の大きな不満を乗り越えました。
このフラストレーションは、検索エンジンを介してアクセスできるページを従業員に示すことで回避できます:小さな検証マークで、ファイアウォールに真っ向からぶつかる前に、どのページが安全でどのリスクがあるかをすばやく理解できます。
チェック・ポイントの次世代ファイアウォールは、従来のコンテンツフィルタリングを阻止する単純なブロックまたは拒否プロセスをはるかに超えています。
その基本 URLフィルタリング プロセスにより、新しい粒度が可能になり、サイトドメイン全体をブロックするか、Webサイト内の特定のページをブロックするか許可するかを選択でき、懸念されるコンテンツの特定は市場をリードする分析によって強化されています。
ディープパケットインスペクションは、暗号化されたトラフィックでも詳細なトラフィック分析を可能にし、VPN上で実行している場合でも適用できます。
きめ細かな例外により、従業員のエンドポイントを保護しながらも、プライバシーを維持できます。
このリアルタイムのファイアウォールデータをすべて中央ダッシュボードに配信し、 悪意のあるサイトが企業に対してどのように行われているかを特定します。 チェック・ポイント・Harmonyと統合することで、究極の保護スケーラビリティを実現し、すべての管理対象デバイスとアンマネージド・デバイスを安全に保ちます。