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Netskope, mayor financiamiento

Netskope anuncia el cierre de una nueva ronda de financiación por valor de 340 millones de dólares liderados por un nuevo inversor, Sequoia Capital Global Equities . En dicha operación también participamos otros inversores como la Junta de Inversión del Plan de Pensiones de Canadá y PSP Investments , además de todos los inversores previos: Lightspeed Venture Partners, Accel, Base Partners, ICONIQ Capital, Sapphire Ventures, Geodesic Capital y Social Capital . Tras esta inyección de capital, Netskope alcanza un valor de casi 3.000 millones de dólares.

Sanjay Beri , CEO de Netskope afirma: ‘Cuando fundamos la compañía en 2012, estaba claro que la nube lo estaba alterando todo, pero pocos veían cómo iba a cambiar la seguridad. Desde el principio, nos hemos centrado en la creación de una plataforma completa en la nube que, con el tiempo, pudimos controlar y gobernar todo el tráfico empresarial. Sobre todo a medida que el perímetro evoluciona y requiere un nuevo extremo nube mundial de alto rendimiento. Por ello, esta última inversión realizada por los principales inversores en empresas y firmas de seguridad del mundo es una prueba no solo de nuestro enorme éxito en el establecimiento de Netskope como el nuevo estándar para la seguridad en la nube; sino también, de que el asombroso nivel de demanda global que estamos viendo hoy en día es solo la punta del iceberg ‘.

Patrick Fu, socio gerente de Sequoia Capital Global Equities expresa: ‘Netskope se ha convertido en el líder inigualable que impulsa la innovación en materia de seguridad de red, datos y cloud, lo que constituye la mayor parte del mercado de seguridad’.

CAT

Con un incremento del 80 por ciento anual en clientes empresariales, es la compañía de mayor crecimiento a escala en las principales áreas que conforman la ciberseguridad: Secure Access Server Edge (SASE) y seguridad cloud.

Netskope combina las capacidades SWG de próxima generación con acceso seguro a aplicaciones basadas en el modelo Zero Trust; el aprendizaje avanzado automático (machine learning), para detectar la exfiltración de datos no detectados; o la protección avanzada contra amenazas, un fin de evitar los ataques de la nube o de Internet que a menudo evaden las defensas heredadas.

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