DNVN - Fortinet ໄດ້ເປີດຕົວຢ່າງເປັນທາງການ FortiDLP, ການແກ້ໄຂການປ້ອງກັນການສູນເສຍຂໍ້ມູນຮຸ່ນຕໍ່ໄປທີ່ເນັ້ນໃສ່ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງພາຍໃນ.
ອີງໃສ່ເທກໂນໂລຍີຂັ້ນສູງຂອງ Next DLP ແລະການລວມເຂົ້າກັນໃນ Fortinet Security Fabric, ການແກ້ໄຂໃຫມ່ນີ້ຈະເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຄວາມສົມບູນແບບຂອງຫຼັກຊັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງ Fortinet. FortiDLP ສະຫນອງການຄຸ້ມຄອງຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະມີປະສິດທິພາບໃນຂະນະທີ່ສະຫນອງວິສາຫະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ມີການເບິ່ງເຫັນຕໍ່ກັບໄພຂົ່ມຂູ່ພາຍໃນໃນລະດັບ.
"ໃນຍຸກທີ່ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ, FortiDLP ສະເຫນີໂຊລູຊັ່ນໃຫມ່ທີ່ປະສົມປະສານຄວາມສາມາດໃນການກວດຫາ AI ຂັ້ນສູງກັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງພາຍໃນເພື່ອຮັບປະກັນຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ," John Maddison, ຫົວຫນ້າການຕະຫຼາດຂອງ Fortinet ກ່າວ.
ໂດຍການໃຊ້ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ AI, ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ທົ່ວໄປ, ທີມງານຄວາມປອດໄພສາມາດຄາດການຄວາມສ່ຽງ, ເຮັດໃຫ້ການຕອບສະຫນອງກັບເຫດການງ່າຍຂຶ້ນ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນໄພຂົ່ມຂູ່ໄວກວ່າການແກ້ໄຂ DLP ແບບດັ້ງເດີມ. FortiDLP ສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານຈາກໄພຂົ່ມຂູ່ທັງພາຍໃນແລະພາຍນອກ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການເບິ່ງເຫັນແລະການປ້ອງກັນຢ່າງຫ້າວຫັນຈາກມື້ຫນຶ່ງ."
ທຸລະກິດກໍາລັງປະເຊີນກັບຄວາມສ່ຽງອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງການສູນເສຍຂໍ້ມູນ.
ໃນບົດລາຍງານຕະຫຼາດທີ່ຜ່ານມາ, Gartner ຄາດຄະເນວ່າ: "ໃນປີ 2027, 70% ຂອງ CISOs ໃນວິສາຫະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ຈະນໍາໃຊ້ວິທີການປະສົມປະສານເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມສ່ຽງພາຍໃນແລະການລະເມີດຂໍ້ມູນ." ແນວໃດກໍ່ຕາມ, CISO ແລະທີມຮັກສາຄວາມປອດໄພຍັງສືບຕໍ່ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍ DLP ແບບດັ້ງເດີມ, ເຊັ່ນ: ການຈັດການຄັງເກັບຂໍ້ມູນ ແລະຂໍ້ມູນທີ່ແຈກຢາຍຢູ່ໃນກຸ່ມຄົນງານປະສົມທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ການນໍາທາງນະໂຍບາຍທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ ແລະ ເຄັ່ງຄັດໃນການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ, ການປະຕິບັດທີ່ຊ້າຂອງເຄື່ອງມືເກົ່າ, ແລະຄວາມສ່ຽງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຄົນພາຍໃນທີ່ເປັນອັນຕະລາຍທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ.
ຄໍາຕອບຂອງ Fortinet ຕໍ່ສິ່ງທ້າທາຍຂອງ DLP ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນ FortiDLP, ການແກ້ໄຂການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຈຸດສິ້ນສຸດທີ່ປັບປຸງ AI ທີ່ອີງໃສ່ຄລາວ. FortiDLP ຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າສາມາດແກ້ໄຂຄວາມຕ້ອງການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທັງໝົດຂອງເຂົາເຈົ້າດ້ວຍການແກ້ໄຂອັນດຽວ.
ດ້ວຍການຊື້ຕໍ່ໄປຂອງ DLP ທີ່ຜ່ານມາ, Fortinet ເພີ່ມການແກ້ໄຂການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບນີ້ທັນທີໃນ Fortinet Security Fabric, ສະຫນອງທີມງານຄວາມປອດໄພດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອປ້ອງກັນການຮົ່ວໄຫຼແລະການສູນເສຍຂໍ້ມູນ, ກວດພົບໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ພຶດຕິກໍາ, ຝຶກອົບຮົມພະນັກງານໃຫ້ປະຕິບັດຕາມນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພ, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງການໂຈມຕີ. ການແກ້ໄຂຍັງແກ້ໄຂບັນຫາຂອງພະນັກງານທີ່ໃຊ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ SaaS ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ, ປ້ອງກັນການຮົ່ວໄຫລຂອງຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ພະນັກງານໃຊ້ຕົວແບບ Shadow AI (ເຄື່ອງມື GenAI ທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ).
ບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ກໍານົດ FortiDLP ແຍກຕ່າງຫາກແມ່ນ: ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຈາກ Shadow AI. FortiDLP ຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານສາມາດນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື GenAI ທີ່ມີຢູ່ສາທາລະນະໄດ້ຢ່າງປອດໄພ, ເຊັ່ນ OpenAI ChatGPT, Google Gemini, ແລະອື່ນໆ. ຜູ້ບໍລິຫານສາມາດກໍານົດນະໂຍບາຍເພື່ອເຕືອນພະນັກງານກ່ຽວກັບການປະຕິບັດການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມໃນຂະນະທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາສືບຕໍ່ນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້. ຜົນໄດ້ຮັບຈະຕ້ອງມີຄວາມສົມດູນລະຫວ່າງການເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດຫຼາຍຂື້ນໃນຂະນະທີ່ປົກປ້ອງອົງການຈາກການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໃນເວລາທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້.
ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ ແລະການປົກປ້ອງຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ: FortiDLP ສະໜອງການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ ແລະການປົກປ້ອງຈາກການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍນະໂຍບາຍທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນ ແລະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຈຸດສິ້ນສຸດເພື່ອສ້າງກົດລະບຽບພື້ນຖານ, ດ້ວຍການກວດກາຕາມບໍລິບົດ ແລະເນື້ອຫາເຖິງແມ່ນວ່າຈຸດສິ້ນສຸດຈະອອບລາຍຢູ່ກໍຕາມ.
ປົກປ້ອງຄວາມສ່ຽງພາຍໃນ: FortiDLP ສາມາດກໍານົດການກະທໍາ, ພຶດຕິກໍາແລະຕົວຊີ້ວັດອື່ນໆແລະນໍາໃຊ້ການປະຕິບັດທີ່ອີງໃສ່ນະໂຍບາຍທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອກໍານົດແລະປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ບຸກຄົນພາຍໃນອົງການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນຢູ່ນອກອົງການ. ທີມງານຄວາມປອດໄພຍັງສາມາດຕິດຕາມຄວາມສ່ຽງຂອງຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນດ້ວຍການແກ້ໄຂນີ້ໂດຍການກໍານົດ, ການວິເຄາະ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈກິດຈະກໍາຂອງພະນັກງານໃນເວລາທີ່ຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນຖືກເຂົ້າເຖິງແລະ / ຫຼືເມື່ອນະໂຍບາຍຖືກລະເມີດ.
ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຕໍ່ກັບແອັບພລິເຄຊັນ SaaS: FortiDLP ສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນທີ່ສົມບູນແບບໃນການໂຕ້ຕອບຂອງຜູ້ໃຊ້ກັບຂໍ້ມູນໃນຄລາວແລະຮັກສາການປົກປ້ອງໃນຂະນະທີ່ຂໍ້ມູນຍ້າຍອອກຈາກຄລາວ. ມັນສ້າງສາງທີ່ສົມບູນ, ປະເມີນຄວາມສ່ຽງຂອງແອັບພລິເຄຊັນ SaaS ທີ່ໃຊ້ໃນທົ່ວອົງການ, ໂດຍມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນປະຈໍາຕົວ ແລະຂໍ້ມູນໃນ ແລະນອກ. ມັນຍັງເສີມສ້າງການປ້ອງກັນການລະເມີດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນໄປໄດ້ຍ້ອນການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທຸລະກິດຜ່ານການນໍາໃຊ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ.
ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຈາກຕົ້ນກໍາເນີດ: FortiDLP ສະຫນອງການເບິ່ງເຫັນທັນທີຕໍ່ກັບຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນດ້ວຍ "Secure Data Flow," ປະກອບວິທີການແບບດັ້ງເດີມໂດຍອີງໃສ່ການຈັດປະເພດເນື້ອຫາແລະຄວາມອ່ອນໄຫວດ້ວຍການກໍານົດຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ຕົ້ນກໍາເນີດ, ການກວດສອບການຫມູນໃຊ້, ແລະການຄວບຄຸມການຮົ່ວໄຫລຂອງຂໍ້ມູນ. ທີມງານຄວາມປອດໄພສາມາດຕິດຕາມ ແລະປ້ອງກັນການໂອນຂໍ້ມູນຈາກຈຸດສິ້ນສຸດທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້ ແລະອຸປະກອນມືຖືໄປຫາ USB drives, ເຄື່ອງພິມ ແລະແອັບພລິເຄຊັນ SaaS ເຊັ່ນ Slack, Office 365, ແລະ Google Workspace.
ໃນເວລາດຽວກັນ, ເຜີຍແຜ່ຄວາມຮູ້ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຜູ້ໃຊ້: ຜູ້ບໍລິຫານສາມາດກໍານົດນະໂຍບາຍແລະການປະຕິບັດໂດຍຜ່ານການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ຄວາມ ທີ່ໃຫ້ຄວາມຮູ້ແກ່ ຜູ້ໃຊ້ກ່ຽວກັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ໃນຂະນະທີ່ສົ່ງເສີມຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນທຸກໆພຶດຕິກໍາຂອງພະນັກງານ.
ຜູ້ຊ່ວຍ FortiDLP ທີ່ໃຊ້ພະລັງງານ AI ປັບປຸງການວິເຄາະເຫດການໂດຍການໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍສະເໝືອນ FortiAI ເພື່ອສະຫຼຸບ ແລະສະຫຼຸບຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກິດຈະກໍາທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ສັງເກດເຫັນ, ອ້າງອີງຂ້າມກັບ MITER Engenuity TTP Insider Threat Knowledge Base, ແລະສະຫນອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພແລະພະນັກງານ.
FortiDLP ຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນແພລະຕະຟອມການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນ SaaS cloud-native ລຸ້ນຕໍ່ໄປຈາກ Next DLP - ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການຍອມຮັບວ່າເປັນຜູ້ຕາງຫນ້າຜູ້ຂາຍໃນບົດລາຍງານຕະຫຼາດ Gartner 2023 ກ່ຽວກັບການປ້ອງກັນການສູນເສຍຂໍ້ມູນແລະບົດລາຍງານຕະຫຼາດ Gartner 2023 ກ່ຽວກັບການແກ້ໄຂການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງພາຍໃນ.
ເຈີ່ນງວຽນ
ທີ່ມາ: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/an-ninh-mang/ngan-chan-that-thoat-du-lieu-doanh-nghiep-bang-cong-nghe-cao/20241107040825161
(0)