העדכון שאתם לא יכולים להרשות לעצמכם לדלג עליו: סוף התמיכה ב-Office 2016 ו-Office 2019

קרא עכשיו
אנו משתמשים בבינה מלאכותית לתרגום האתר, ועל אף שאנו שואפים לדיוק מרבי, ייתכן שהתרגומים אינם מדויקים במאת האחוזים. אנו מודים לך על ההבנה.

Proactive DLP כעת מתייג קבצים, מסיר JSON ומזהה PAN/Aadhar

עַל יְדֵי סטלה נגוין, מנהלת שיווק מוצר בכירה
שתף את הפוסט הזה

ארגונים מתמודדים עם אתגרים הולכים וגדלים בהגנה על נתונים רגישים במגוון הולך וגדל של פורמטים של קבצים ומקרי שימוש. Proactive DLP , אחת מטכנולוגיות הזיהוי המרכזיות המניעות את MetaDefender Core , מספקת כעת יכולות משופרות המשפרות את נראות התוכן, דיוק הזיהוי וגמישות התגובה. עדכונים אלה עוזרים לצוותים לאכוף מדיניות אבטחת נתונים בצורה יעילה יותר, בין אם כדי לעמוד בדרישות תאימות, להפחית סיכון פנימי או לשמור על שליטה הדוקה יותר על תנועת נתונים.

תיוג מטא-נתונים לשליטה משופרת בקבצים

Proactive DLP כעת ניתן להטמיע תגי מטא-נתונים בקבצי PDF, Word, PowerPoint ופורמטים נפוצים של תמונות. תגים אלה מאפשרים למערכות downstream כגון פלטפורמות ניהול מסמכים, פתרונות SIEM או זרימות עבודה מותאמות אישית לזהות ולפעול על קבצים המכילים תוכן רגיש. זה מאפשר לארגונים לעקוב, לסנן או להחיל אכיפת מדיניות על סמך סיווג תוכן בצורה יעילה יותר.

צילום מסך של הקוד Proactive DLP עדכון תכונת אבטחת קבצים עם תיוג מטא-נתונים לשליטה משופרת בקבצים
Proactive DLP תיוג וסיווג נתונים

סריקה מבוססת בינה מלאכותית מורחבת לקבצי Office

סריקות בינה מלאכותית זמינות כעת עבור קבצי Word ו-PowerPoint. על ידי יישום טכניקות עיבוד שפה טבעית וזיהוי תבניות, הן מזהות מידע רגיש שעשוי שלא להתאים לפורמטים מוגדרים מראש. זה מרחיב את כיסוי הזיהוי לגילויים מפורטים ולא מובנים במסמכי עסקים, ומשפר את הדיוק מבלי להסתמך אך ורק על כללי התאמת תבניות.

תמיכה בעריכה עבור קבצי JSON

Proactive DLP תומך בהסרת ערכים בתוך קבצי JSON. יכולת זו מבטיחה שניתן להסיר או להסוות ערכים רגישים תוך שמירה על שלמות מבנה הקובץ והתחביר, דבר קריטי עבור API תגובות, יומני רישום וקבצי תצורה. עריכה מבטיחה שתוכן חשוף מנוטרל לפני שהקבצים מועברים, מאוחסנים או משותפים.

תמיכה מורחבת בפורמטים: MDB ו-ACCDB

נוספה תמיכה בסוגי קבצים של Microsoft Access (MDB ו-ACCDB). פורמטים אלה לרוב מתעלמים מהם אך עלולים להכיל מערכי נתונים בסיכון גבוה, כולל רשומות לקוחות או דוחות מיוצאים. עם עדכון זה, Proactive DLP הסריקה משתרעת אל תוך מכלי הנתונים המובנים הללו, ומספקת נראות ושליטה מבלי להזדקק להמרת פורמט.

זיהוי מוגדר מראש עבור תעודות זהות ממשלתיות הודיות

מספרי כרטיסי PAN ו-Aadhar בהודו זמינים כעת כסוגי זיהוי מוגדרים מראש. פורמטים אלה מוסדרים באופן נרחב ונמצאים במוקד נפוץ במקרי הונאה וגניבת זהות. הכללתם כאפשרויות סטנדרטיות מאפשרת לארגונים הפועלים בנתונים מבוססי הודו או עובדים איתם להחיל הגנה מדויקת ותואמת ללא צורך בהגדרה ידנית.

איור של כרטיס אדהר הודי המציג proactive DLP עדכון תכונת אבטחת קבצים לזיהוי זיהוי

הרחבת כיסוי הגנת המידע

שיפורים אלה ממשיכים להרחיב את טווח ההגעה והדיוק של Proactive DLP , אחת הטכנולוגיות המרכזיות בתוך MetaDefender Core עם תמיכה רחבה יותר בקבצים, טכניקות זיהוי חכמות יותר ובקרת תוכן גמישה יותר, צוותי אבטחה מצוידים טוב יותר להתמודד עם הניואנסים של זרימות נתונים מודרניות, בין אם במסמכי עסקים מוסדרים, קבצי מפתחים או סוגי תוכן תפעוליים שלעתים קרובות נופלים מחוץ לסריקה המסורתית.

ככל שארגונים מסתגלים לזרימות עבודה מבוזרות יותר ומתעדות יותר ויותר בסביבות נתונים מורכבות יותר ויותר, עדכונים אלה מסייעים להבטיח שתוכן רגיש יישאר מוגן תוך מתן אפשרות לעסקים להתקדם ללא הפרעה.

משאבים נוספים

מוכן להתחיל עם Proactive DLP בדוק את המשאבים המועילים הבאים: 

  1. בקרו באתר opswat
  2. שדרגו ל- Proactive DLP™ גרסה 3.0.0
  3. למידע נוסף על מתקדמים אחרים Proactive DLP תכונות: 

יש לכם שאלות נוספות? צרו קשר בכתובת support@ opswat .com.

הישאר מעודכן עם OPSWAT !

הירשמו עוד היום כדי לקבל את העדכונים האחרונים של החברה, סיפורים, מידע על אירועים ועוד.