OpenText startsida.
Tekniska ämnen

Vad är förebyggande av dataförlust (DLP)?

bannerbild

Översikt

Översiktsbild

Data loss prevention (DLP) är en strategisk säkerhetsmetod som skyddar känsliga digitala tillgångar genom att upptäcka, övervaka och kontrollera dataförflyttningar i en organisations hela miljö. Detta inkluderar lokala plattformar, molnmiljöer och slutpunkter i hela organisationen.

DLP-lösningar kombinerar flera säkerhetstekniker för att skydda dina mest värdefulla informationstillgångar. Oavsett om det handlar om att skydda immateriella rättigheter, källkod, kundregister eller reglerad data ger DLP omfattande insyn i och kontroll över hur känslig information rör sig genom dina system.

Skydd mot dataförlust (DLP)

Hur fungerar förebyggande av dataförlust?

Moderna DLP-lösningar fungerar genom fem kärnfunktioner:

Dataupptäckt och klassificering

Avancerad skanningsteknik identifierar känslig information i nätverk, slutpunkter och molnmiljöer. Innehållsinspektionsmotorer analyserar filer, databaser och kommunikation för att automatiskt klassificera data baserat på känslighetsnivåer.

Övervakning i realtid

Kontinuerlig övervakning spårar datarörelser över alla organisatoriska kontaktpunkter. Analyser av användarbeteenden upptäcker avvikande aktiviteter som kan tyda på potentiella säkerhetshot eller policyöverträdelser.

Tillämpning av policy

Anpassningsbara säkerhetspolicyer styr hur olika typer av data kan nås, delas eller överföras. Dessa policyer anpassas till olika sammanhang, användarroller och affärskrav.

Automatiserat svar

När policyöverträdelser inträffar reagerar systemet automatiskt genom blockering, kryptering, karantän eller andra skyddsåtgärder. Detta förhindrar obehörig exponering av data innan den eskalerar.

Hantering av incidenter

Säkerhetsteamen får varningar i realtid om potentiella incidenter med dataexponering, komplett med sammanhang och rekommenderade åtgärder för snabb respons.

Varför är DLP viktigt?

Affärsnyttan med att implementera DLP sträcker sig över flera dimensioner:

Finansiellt skydd

Dataintrång medför betydande ekonomiska konsekvenser i form av direkta kostnader, rättsliga påföljder och avbrott i verksamheten. Organisationer står inför långa perioder av operativa utmaningar när de återhämtar sig från säkerhetsincidenter.

Reputationshantering

Kundernas förtroende urholkas snabbt efter dataintrång som involverar personlig information. Genom att upprätthålla en stark säkerhetsposition kan man bevara långsiktiga kundrelationer och marknadsposition.

Regulatorisk efterlevnad

Moderna regelverk som GDPR, HIPAA och andra branschspecifika krav kräver robusta dataskyddsåtgärder. DLP hjälper till att upprätthålla efterlevnaden av flera olika regelverk.

Konkurrensfördelar

För mjukvaruföretag i synnerhet innebär skydd av immateriella rättigheter och källkod att marknadsfördelar bevaras och att investeringar i forskning och utveckling säkras.

Operativ kontinuitet

Proaktivt dataskydd förhindrar de betydande affärsstörningar som vanligtvis följer på säkerhetsincidenter, vilket upprätthåller produktiviteten och kundservicenivåerna.

Utmaningar vid implementering av DLP-lösningar

Organisationer stöter på flera vanliga hinder när de implementerar DLP-lösningar:

Komplexitet vid klassificering av data

För att kunna identifiera och kategorisera känslig information i olika system - kodbaser, databaser, dokument och samarbetsverktyg - krävs sofistikerade klassificeringsfunktioner. Det är fortfarande en utmaning att balansera noggrannhet med operativ effektivitet.

Integration av arbetsflöde för utvecklare

DLP måste integreras sömlöst i agila utvecklingsmiljöer utan att störa det legitima arbetet. Detta inkluderar kodförvar, CI/CD-pipelines, delade hårddiskar och olika SaaS-verktyg som utvecklingsteam förlitar sig på.

Täckning av flera miljöer

Moderna utvecklingsteam arbetar i olika molnmiljöer och på olika personliga enheter. Effektiv DLP måste ge ett konsekvent skydd oavsett var data finns eller hur de förflyttas.

Hantering av varningar

Dåligt konfigurerade system genererar alltför många varningar, vilket leder till varningströtthet och minskad effektivitet. Framgångsrika DLP-strategier kräver kontinuerlig justering och intelligent prioritering.

Hur OpenText driver intelligens för förebyggande av dataförlust (DLP)

OpenText™ partners och kunder kan sömlöst integrera omfattande DLP-funktioner i sina befintliga applikationer genom våra OEM-lösningar. Oavsett om du är en oberoende programvaruleverantör (ISV) eller ett företag som vill erbjuda DLP-lösningar som en fristående produkt eller integrerad komponent för återförsäljning till kunder, kan du effektivt införliva alla DLP-funktioner i din plattform.

OpenText™ Knowledge Discovery tillhandahåller en avancerad sök-, kunskapsupptäckts- och analysplattform som fungerar som grunden för vår DLP-intelligens. Plattformen använder AI och maskininlärning för att utvinna insikter från ostrukturerad data inom textanalys, ljudanalys, videoanalys och bildanalys.

Viktiga fördelar med OpenText™ DLP-lösningar

Omfattande datatäckning: Få tillgång till och sök i över 160 lagringskällor och mer än 1 900 filtyper för att säkerställa fullständig datasynlighet i hela ditt informationsekosystem, från traditionella databaser och filsystem till moderna molnlagringsplatser och samarbetsplattformar.

Avancerade analysmöjligheter: Utnyttja artificiell intelligens och maskininlärning för sofistikerad dataanalys över flera olika innehållstyper. Textanalysfunktionerna omfattar behandling av naturligt språk och optisk teckenigenkänning för att förstå dokumentens innehåll, ton och känsla. För visuellt innehåll ger automatiserad bildbehandling funktioner för objektdetektering, klassificering och igenkänning.

Flexibla integrationsalternativ: Bädda in DLP-funktioner direkt i befintliga applikationer genom OpenText's OEM-lösningar. Denna white label-strategi gör det möjligt för oberoende programvaruleverantörer och företag att integrera omfattande dataskydd utan att bygga lösningar från grunden, vilket gör DLP-funktionalitet till en naturlig del av befintliga arbetsflöden.

Intelligent bearbetning av innehåll: Genomför djupgående skanning och klassificering av personligt identifierbar information (PII) i alla dataformat som stöds med innehållsintelligensmotorer som automatiskt kategoriserar och taggar känsliga data.

Behandling av naturligt språk (NLP): Använd avancerade, AI-drivna modeller, inklusive optisk teckenigenkänning, för att förstå ton, känsla och allmän opinion när du analyserar textdata.

Intelligent bildanalys: Automatisera bearbetning och analys av bildfiler med objektdetektering, bildklassificering, objektigenkänning och andra funktioner för ostrukturerade data.

Sömlös förbättring av säkerheten: Stärk dina säkerhets- och efterlevnadsprotokoll genom att implementera lösningar som gör det möjligt för dig att identifiera, skydda, förhindra och vidta åtgärder mot känsliga data samtidigt som du bidrar till att uppnå efterlevnad av regelverk som HIPAA, GDPR och liknande ramverk.

Proaktiv riskidentifiering: Identifiera vem som har tillgång till känslig information och om åtgärderna överensstämmer med fastställda policyer. Välj att isolera användare, begränsa åtkomst eller utlösa säkerhetsprotokoll för att förhindra dataläckage innan de eskalerar.

Vanliga frågor om förebyggande av dataförlust

Vilka branscher har störst nytta av DLP-lösningar?

Sektorerna finansiella tjänster, hälso- och sjukvård, myndigheter, juridik och teknik ser de största fördelarna med DLP-implementering på grund av deras hantering av känsliga kunddata, immateriella rättigheter och strikta krav på regelefterlevnad.

Hur skiljer sig våra DLP-lösningar från konkurrenternas?

OpenText's DLP-lösningar, särskilt OpenText™ Knowledge Discovery, utmärker sig genom omfattande AI-driven analys som bearbetar över 1 900 filtyper, integrationsfunktioner med mer än 160 arkiv och flexibla inbäddningsalternativ för ISV och företag, allt stöds av decennier av expertis inom informationshantering.

Vad är den typiska implementeringstidslinjen för en OpenText™ DLP-lösning?

Implementeringstiderna varierar beroende på organisationens storlek och komplexitet, men ligger vanligtvis mellan 4 och 12 veckor. Genom en stegvis utrullning kan organisationer prioritera att skydda sina känsligaste uppgifter först, samtidigt som täckningen gradvis utökas.

Hur gör OpenText DLP-lösningar hanterar molnmiljöer och fjärrarbetsscenarier?

Plattformen ger ett konsekvent skydd i lokala miljöer, molnmiljöer och hybridmiljöer med specialfunktioner för distansarbete, inklusive övervakning av hemnätverk, personliga enheter och samarbetsverktyg i molnet.

Hur gör OpenText DLP-lösningar integreras med befintlig säkerhetsinfrastruktur?

Våra DLP-lösningar (OpenText Knowledge Discovery) erbjuder förbyggda integrationer med stora SIEM-plattformar, identitetshanteringslösningar, endpointskyddsverktyg och molnåtkomstsäkerhetsmäklare för att förbättra befintliga säkerhetsekosystem utan att behöva byta ut infrastruktur.

Vilken löpande support och vilka uppdateringar tillhandahålls?

OpenText ger omfattande teknisk support, regelbundna uppdateringar av detekteringsmotorer, nya policymallar anpassade till nya regler och periodiska granskningar för att optimera DLP-prestanda.

Kan DLP-lösningar från OpenText anpassas för specifika lagkrav?

Ja, plattformen innehåller förkonfigurerade mallar för större regelverk som GDPR, HIPAA, PCI DSS och CCPA, med anpassningsalternativ för branschspecifika eller regionala efterlevnadsbehov.

Hur gör DLP-lösningar från OpenText hantera falska positiva?

Algoritmer för maskininlärning förbättras kontinuerligt genom återkopplingsloopar, vilket minskar antalet falska positiva resultat över tid. Säkerhetsteamen kan finjustera detekteringsreglerna, fastställa tröskelvärden och implementera undantagshantering för att minimera störningarna i den legitima affärsverksamheten.

Vilken nivå av insyn ger dina DLP-lösningar i dataförflyttningar?

Våra DLP-lösningar har omfattande instrumentpaneler och rapporteringsfunktioner som ger insyn i realtid i datarörelser i hela organisationen. Detta inkluderar detaljerade verifieringskedjor, övervakning av användaraktiviteter, filåtkomsthistorik och anpassningsbara varningar som kan skräddarsys för specifika organisatoriska roller.

Hur skyddar era DLP-lösningar data i transit jämfört med data i vila?

Lösningarna använder kompletterande strategier för att skydda data i transit (e-postövervakning, säkra webbgateways, nätverksövervakning) och data i vila (innehållsskanning, åtkomstkontroller, kryptering), vilket säkerställer ett omfattande skydd under hela datalivscykeln.

Vilka utbildningsresurser gör OpenText tillhandahålla för att säkerställa användaradoption?

OpenText erbjuder utbildningsprogram, kommunikationsmallar för slutanvändare, fasad implementeringsvägledning och bästa praxis för förändringshantering för att säkerställa en smidig antagande av DLP-policyer samtidigt som affärsstörningar minimeras.

Hur gör OpenText DLP-lösningar hanterar krypterad data och kommunikation?

Plattformen innehåller funktioner för att inspektera krypterad kommunikation genom integration med TLS-inspektionsverktyg, agenter på klientsidan som analyserar innehåll före kryptering samt policyhantering kring hantering av krypteringsnycklar.

Kan dina DLP-lösningar skydda mot insiderhot?

Ja, de innehåller specialfunktioner för att upptäcka och minska insiderhot genom beteendeanalys, anomalidetektering och övervakning av användaraktivitet som identifierar misstänkta mönster även från behöriga användare med legitim åtkomst.

Hur ofta uppdateras detekteringsmotorer och klassificeringsregler?

OpenText uppdaterar regelbundet detekteringsmotorer och klassificeringsregler för att hantera nya hot och datatyper. Kritiska säkerhetsuppdateringar släpps vid behov, medan funktionsförbättringar och förbättringar av mönsterigenkänning följer ett regelbundet lanseringsschema.

Vilka alternativ finns för att distribuera DLP-lösningar från OpenText i miljöer med begränsad anslutning?

OpenText erbjuder specialiserade distributionsalternativ för miljöer med begränsad anslutning, inklusive offline-policyuppdateringar, agentbaserad skanning som inte kräver konstant anslutning och arkitekturer som är utformade speciellt för luftgapade eller högsäkerhetsnätverk.

Relaterade produkter

OpenText™ Knowledge Discovery

Få insikter genom kunskapsupptäckt för alla typer av arkiv eller format

OEM-marknadsplats

Bädda in eller white label avancerad innehållsinsikt i dina applikationer

Hur kan vi hjälpa till?

Fotnoter