Proactive DLP™ היא אחת מכמה טכנולוגיות ליבה (בהן טכנולוגיית Deep CDR™ Metascan™ ) המניעות את MetaDefender OPSWAT MetaDefender , במטרה למנוע מידע רגיש וסודי בקבצים מלצאת ממערכות הארגון או להיכנס אליהן, באמצעות בדיקת תוכן הקבצים לפני העברתם. הדבר תורם לעמידה בדרישות רגולטוריות כגון HIPAA, PCI-DSS ו-GDPR. Proactive DLP משתמשת גם בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה כדי לזהות תוכן למבוגרים בתמונות ושפה פוגענית בטקסט.
זיהוי מסמכים טוב יותר עם בינה מלאכותית משופרת
בהסתמך על היכולות החזקות שלה, Proactive DLP שיפרה עוד יותר את תכונת זיהוי המסמכים המונעת על ידי בינה מלאכותית, ומספקת סיווג מסמכים מדויק ויעיל עוד יותר. שיפורים אלה מאפשרים לארגונים לזהות ולהגן טוב יותר על מידע רגיש במגוון רחב יותר של סוגי מסמכים.
השיפורים האחרונים בזיהוי מסמכים המופעל על ידי בינה מלאכותית כוללים:
מודלים משופרים של למידת מכונה
אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה משפרים את דיוק הזיהוי, מאפשרים זיהוי מדויק יותר של מסמכים רגישים והפחתת תוצאות חיוביות שגויות.
תמיכה מורחבת בסוגי מסמכים
Proactive DLP תומך כעת במגוון רחב עוד יותר של סוגי מסמכים, כולל:
- מסמכים פיננסיים
- מסמכים שעברו עיבוד OCR
- פורמטי קבצים מיוחדים
ניתן להפעיל תכונה זו ב MetaDefender Core :
מניעת דליפות נתונים מצד גורמים זדוניים
כשמדובר באיומי אבטחה וסיכוני הונאה, אנו מתמקדים לעתים קרובות בהאקרים ובתקיפות חיצוניות המנסות לפרוץ לרשתות של חברות כדי לגנוב מידע ונתונים. עם זאת, איומים פנימיים הם מקור נפוץ נוסף לדליפות נתונים.
איומים מצד עובדים וגורמים פנימיים מהימנים אחרים נמצאים במגמת עלייה. בשנת 2023, העלות השנתית הממוצעת של פרצות אבטחה מצד גורמים פנימיים זינקה ל-16.2 מיליון דולר לארגון, בעוד שהזמן הממוצע לבלימת אירועים כאלה הוארך ל-86 ימים. יותר מתמיד, חשוב לעסקים לאמץ פרוטוקולי אבטחה חזקים כדי להגן על מידע ונתונים רגישים.
איומים פנימיים לעומת התקפות חיצוניות
במהלך חמש השנים האחרונות, התפיסה לגבי האתגרים בגילוי ומניעת התקפות פנימיות, לעומת איומי סייבר חיצוניים, עברה שינוי משמעותי. הדאגה לגבי גורמים זדוניים מבפנים גברה משמעותית, מ-60% בשנת 2019 ל-74% בשנת 2024. עלייה זו מצביעה על מודעות או ניסיון רב יותר של התקפות פנימיות מכוונות.
איומי פנים הם פעולות זדוניות המבוצעות על ידי עובדים מורשים בתוך ארגון. איומים אלה מהווים אתגר אבטחת סייבר משמעותי עבור ארגונים פרטיים וציבוריים כאחד, שכן התקפות פנים עלולות לגרום נזק נרחב לנכסי הארגון, לעתים קרובות יותר מהתקפות חיצוניות. רוב הגישות הקיימות בתחום גילוי איומי פנים מתמקדות בתרחישי תקיפה כלליים. עם זאת, ניתן לבצע התקפות פנים בדרכים שונות, כאשר המסוכנות ביותר הן התקפות דליפת נתונים, אשר יכולות להתבצע על ידי גורם פנים זדוני לפני שהוא עוזב את הארגון. עובדה זו מדגישה את הצורך בשיטות מתקדמות ומעודנות לזיהוי סיכונים מתעוררים אלה.
סוגי נתונים בסיכון
על פי דו"ח איומי העובדים של גורמים פנימיים לשנת 2024, נתונים פיננסיים, נתוני לקוחות ונתוני עובדים פגיעים מאוד לגורמים פנימיים זדוניים. נתונים פיננסיים נמצאים בסיכון מיוחד בשל פוטנציאל המונטיזציה הישיר שלהם. נתוני לקוחות עוקבים מקרוב אחר כך, מה שמעלה חששות לגבי אובדן מידע אישי מזהה (PII). נתוני עובדים מהווים גם הם דאגה משמעותית, ומדגישים סיכונים הנובעים מטיפול לקוי במידע רגיש של אנשי צוות. הדו"ח מדגיש שכל הנתונים הרגישים של החברה פגיעים, ומדגיש את הצורך באמצעי אבטחת מידע מקיפים.
זיהוי טכניקות התקפה זדוניות של איום פנימי
גורמים פנימיים זדוניים משתמשים לעתים קרובות בטכניקות חכמות כדי לעקוף אמצעי אבטחה.
דוגמה לטקסטים בלתי נראים בתוך מסמך רגיש
דוגמה לטקסט אמיתי במסווה של טקסט בלתי נראה
באמצעות Proactive DLP, ארגונים יכולים לזהות ולמנוע טכניקות אלה באופן יזום.
תכונה חדשה זו מבטיחה שאף טכניקה זדונית של גורמים פנימיים לא תחמוק מבדיקה, ומעצימה ארגונים לשמור על שליטה הדוקה יותר על נתונים רגישים ולמנוע הפרות רגולטוריות.
הגנה על נתונים רגישים באמצעות Proactive DLP
האיום הנשקף מעובדים זדוניים הוא מציאות שאף ארגון אינו יכול להרשות לעצמו להתעלם ממנה. באמצעות שימוש בטכנולוגיות מתקדמות כגון Proactive DLP, חברות יכולות להשיג יתרון תחרותי בהגנה על מידע רגיש ובמניעת הפרות של תקנות. ככל שהשימוש בסיווג מסמכים המונע על ידי בינה מלאכותית ובזיהוי איומים פנימיים זדוניים ממשיך להתפתח, חיוני שארגונים יישארו מעודכנים ויתאימו את אסטרטגיות האבטחה שלהם בהתאם.
משאבים נוספים
מוכנים להתחיל עם Proactive DLP v2.22.0? עיין במשאבים המועילים הבאים:
- בקרו באתר opswat
- שדרגו ל- Proactive DLP™ גרסה 2.22.0
- למידע נוסף על פתרונות מתקדמים אחרים Proactive DLP :
יש לכם שאלות נוספות? צרו קשר בכתובת support@ opswat .com.
