Proactive DLP™ היא אחת מכמה טכנולוגיות ליבה (כולל Deep CDR™ ו- Metascan™ Multiscannning ) המפעילות את פלטפורמת OPSWAT MetaDefender כדי למנוע ממידע רגיש וסודי בקבצים לצאת או להיכנס למערכות של ארגונים על ידי בדיקת תוכן של קבצים לפני העברתם. זה מסייע בעמידה בדרישות רגולטוריות כמו HIPAA, PCI-DSS ו-GDPR. Proactive DLP משתמש גם בבינה מלאכותית ובלמידת מכונה כדי לזהות תוכן למבוגרים בלבד בתמונות ושפה פוגענית בטקסט.
זיהוי מסמכים טוב יותר עם בינה מלאכותית משופרת
בהתבסס על יכולותיה החזקות ממילא, Proactive DLP שיכללה עוד יותר את תכונת זיהוי המסמכים המופעלת על ידי בינה מלאכותית , ומספקת סיווג מסמכים מדויק ויעיל אף 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 כעת תומך במגוון רחב אף 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
עִם Proactive DLP , ארגונים יכולים לזהות ולמנוע טכניקות אלו 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.
הגן על נתונים רגישים עם Proactive DLP
האיום של גורמים פנימיים זדוניים הוא מציאות שאף ארגון לא יכול להרשות לעצמו להתעלם ממנה. על ידי מינוף טכנולוגיות מתקדמות כמו Proactive DLP , חברות יכולות להשיג יתרון תחרותי בהגנה על מידע רגיש ומניעת הפרות רגולטוריות. ככל שהשימוש בסיווג מסמכים המונע על ידי בינה מלאכותית וזיהוי איומים זדוניים מבפנים ממשיך להתפתח, חיוני שארגונים יישארו מעודכנים ויתאימו את אסטרטגיות האבטחה שלהם בהתאם.
משאבים נוספים
מוכן להתחיל עם Proactive DLP גרסה 2.22.0? בדוק את המשאבים המועילים הבאים:
- בקרו באתר opswat
- שדרגו ל- Proactive DLP™ גרסה 2.22.0
- למידע נוסף על מתקדמים אחרים Proactive DLP תכונות:
יש לכם שאלות נוספות? צרו קשר בכתובת support@ opswat .com.
