从数据防泄漏(DLP)到现代数据安全

为什么传统DLP已不再足够

DLP在网络边界清晰、数据很少离开办公室的时代表现优异。但在今天？这就像在智能手机时代使用翻盖手机。原因如下：

• 僵化规则=团队受挫：静态策略常常阻碍合法工作，给安全团队带来警报疲劳
• 内部风险盲点：DLP很少能在数据和组织用户行为之间建立关联
• 仅限于渠道：在单个渠道上监控和标记只能提供部分视图。您需要在不断评估和跟踪敏感数据的同时，不造成性能影响、不改变文件、不向团队发送大量警报，并添加上下文和意图

DLP是一种传统方法。它设计于2010年代中期云采用成为主流之前的时代，当时数据存在于可预测的位置，威胁形势远没有那么复杂。如今，攻击者使用高级策略，如多通道外泄和凭据泄露，甚至针对AI训练数据。例如，DLP经常遗漏：

• 在受批准和未受批准渠道之间移动数据的内部威胁
• 绕过静态规则的复杂网络钓鱼和社会工程攻击
• 云应用程序或AI/机器学习数据集中未受传统策略覆盖的敏感数据暴露

数据安全的未来：全面视角

现代数据安全不仅仅是防止泄露。它关乎理解您的整个数据格局，包括发现和分类敏感信息、跟踪每个接触点，并揭示暴露的资产，无论它们位于何处。

这就是像Trend Vision One™数据安全这样的解决方案发挥作用的地方。为当今复杂环境构建，您的组织能够：

• 自动化发现和分类：找到敏感数据，无论它隐藏在哪里，无论是在本地、云端还是跨混合环境
• 集中化实时库存：始终知道您的关键数据在哪里，以及谁接触过它
• 跟踪完整数据血缘：查看每个用户、每次移动、每次转换。如果出现问题，您将确切知道发生了什么
• 管理状态和暴露：识别哪些数据位于易受攻击的系统中，并在恶意行为者之前绘制攻击路径
• 执行智能策略和检测异常：在异常模式（如内部威胁或受感染账户）成为危机之前发现它们

这对安全团队意味着什么

让我们看几个真实场景：

• 当审计人员询问您的客户数据在哪里以及谁访问过它时，您需要即时答案，而不是数周的手动挖掘
• 如果有人开始在不正常时间访问财务数据，您需要发现并在泄露发生之前阻止它
• 随着AI模型变得越来越有价值，保护它们训练的敏感数据至关重要
• 在任何地方使用一致的保护来管理一切
• 当出现可疑数据移动时，在几分钟内而不是几小时内进行调查

Trend Vision One如何解决数据安全挑战

通过以下方式解决传统DLP留下的空白：

• 跨所有环境的全面可见性，包括本地、云和混合环境
• 自动化、可扩展的发现、分类和库存，让您始终知道敏感数据在哪里
• 详细的数据血缘和暴露管理，以快速映射事件并确定风险优先级
• 与其他安全工具的无缝集成，从而增强现有投资而非替换它们
• 可操作的见解和自动化响应，以减少手动工作负载并加速调查

重新思考当今世界的数据安全

数据是您业务的命脉。保护它不应该是猜谜游戏或被动应对。通过超越传统DLP并采用整体数据安全策略，您的组织可以获得所需的可见性、敏捷性和智能，以领先于威胁和合规要求。