Proactive DLP™
KI-gestützte DLP-Lösung, die sensible Daten in über 125 Dateiformaten intelligent erkennt, schwärzt, anonymisiert oder blockiert und so die Einhaltung von Vorschriften unterstützt sowie Richtlinien zum Umgang mit Daten durchsetzt.
- Schutz sensibler Daten
- Verletzung und Insider-Bedrohungsprävention
- Unterstützung bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Über 125 Dateiformate werden unterstützt
KI-gestützte Erkennung
Personenbezogene Daten, Sozialversicherungsnummer, CCN, nicht jugendfreie Inhalte und anstößige Inhalte
HIPAA-konform
DICOM-Anonymisierung
Einweg-Hash
für die Anonymisierung sensibler Daten
Deckt Daten auf, die andere übersehen
Abgeschnittener, ausgeblendeter und unsichtbarer Text
Erkennung strukturierter und unstrukturierter Daten
Entfernen von Metadaten
Versteckte Daten. Unsichtbare Risiken.
Unternehmen verarbeiten täglich Tausende von Dateien, E-Mails und Datenaustauschen. Ohne gründliche Überprüfung und Durchsetzung von Richtlinien können sensible Informationen unbemerkt durchschlüpfen und ernsthafte Compliance- und Sicherheitsrisiken verursachen.
Versteckte sensible Daten in komplexen Dateien
Sensible oder regulierte Informationen befinden sich häufig in Dokumenten, Bildern oder Archiven, die ungeprüft durch Netzwerke übertragen werden. Herkömmliche Scanner könnten diese eingebetteten Risiken übersehen, was zu einer unbeabsichtigten Offenlegung führen kann.
Mangelnde politische Kontrolle
Manuelle oder uneinheitliche Richtlinien zur Datenverarbeitung erschweren die Durchsetzung von Unternehmens- und Regulierungsrichtlinien. Unternehmen riskieren die Nichteinhaltung von Rahmenwerken wie DSGVO, HIPAA oder PCI DSS, wodurch sensible Informationen offengelegt werden.
Insider-Bedrohungen
Die meisten Datenlecks entstehen durch versehentliches Weitergeben, falsch konfigurierten Zugriff oder andere Insider-Bedrohungen, einschließlich vorsätzlicher Datenmissbrauch. Ohne automatisierte Erkennung und Anonymisierung können Mitarbeiter unabhängig von ihrer Absicht vertrauliche Informationen preisgeben.
Daten, die vom Muster abweichen
Wenn man sich ausschließlich auf muster- und regelbasierte Abgleiche verlässt, werden nur Daten in vorhersehbaren Formaten erfasst. Sensible Informationen, die in unregelmäßiger oder unstrukturierter Form vorliegen, rutschen durch die Maschen und hinterlassen Lücken, die sich mit festen Mustern allein nicht schließen lassen.
Einbindung sensibler Daten in KI-Workflows
Wenn Teams Dateien und Datensätze in KI-Entwicklungs- und Datenpipelines einspeisen, lassen sich sensible Daten, die von einem Modell verarbeitet wurden, nur schwer wieder zurückholen. Sie müssen daher geprüft und bereinigt werden, bevor diese Systeme sie aufnehmen.
- Versteckte sensible Daten
Versteckte sensible Daten in komplexen Dateien
Sensible oder regulierte Informationen befinden sich häufig in Dokumenten, Bildern oder Archiven, die ungeprüft durch Netzwerke übertragen werden. Herkömmliche Scanner könnten diese eingebetteten Risiken übersehen, was zu einer unbeabsichtigten Offenlegung führen kann.
- Mangelnde politische Kontrolle
Mangelnde politische Kontrolle
Manuelle oder uneinheitliche Richtlinien zur Datenverarbeitung erschweren die Durchsetzung von Unternehmens- und Regulierungsrichtlinien. Unternehmen riskieren die Nichteinhaltung von Rahmenwerken wie DSGVO, HIPAA oder PCI DSS, wodurch sensible Informationen offengelegt werden.
- Insider-Bedrohungen
Insider-Bedrohungen
Die meisten Datenlecks entstehen durch versehentliches Weitergeben, falsch konfigurierten Zugriff oder andere Insider-Bedrohungen, einschließlich vorsätzlicher Datenmissbrauch. Ohne automatisierte Erkennung und Anonymisierung können Mitarbeiter unabhängig von ihrer Absicht vertrauliche Informationen preisgeben.
- Daten, die vom Muster abweichen
Daten, die vom Muster abweichen
Wenn man sich ausschließlich auf muster- und regelbasierte Abgleiche verlässt, werden nur Daten in vorhersehbaren Formaten erfasst. Sensible Informationen, die in unregelmäßiger oder unstrukturierter Form vorliegen, rutschen durch die Maschen und hinterlassen Lücken, die sich mit festen Mustern allein nicht schließen lassen.
- AI-Workflow-Erfassung
Einbindung sensibler Daten in KI-Workflows
Wenn Teams Dateien und Datensätze in KI-Entwicklungs- und Datenpipelines einspeisen, lassen sich sensible Daten, die von einem Modell verarbeitet wurden, nur schwer wieder zurückholen. Sie müssen daher geprüft und bereinigt werden, bevor diese Systeme sie aufnehmen.
KI-gestützter Schutz sensibler Daten
Proactive DLP , redigiert und anonymisiert sensible Daten durch gründliche Überprüfung und automatisierte Durchsetzung von Richtlinien und unterstützt so die Compliance und Kontrolle bei jedem Datenaustausch.
Tiefgehende Inhaltsprüfung
Über 125 Dateitypen, darunter Microsoft Office, PDF, CSV, Bilddateien und Archive, werden gescannt, um sensible Muster wie Sozialversicherungsnummern, Kreditkartennummern, IPv4/CIDR-Blöcke und Geheimnisse im Text zu erkennen.
Inhaltsbezogene Erkennung und Anonymisierung
Nutzen Sie KI-gestützte Modelle, um unstrukturierten Text, Ausweisdokumente, nicht jugendfreie Bilder und beleidigende Äußerungen zu erkennen, und schwärzen oder anonymisieren Sie anschließend automatisch personenbezogene Daten, um die Privatsphäre zu schützen.
Durchsetzung und Einhaltung von Richtlinien
Ermöglicht benutzerdefinierte Richtlinienregeln, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. DSGVO, HIPAA oder PCI DSS) durchsetzen, Metadaten entfernen, Klassifizierungs-Tags einbetten und Dateiübertragungen kontrollieren, wodurch eine automatisierte Governance über alle Benutzer und Kanäle hinweg gewährleistet wird.
Wie es funktioniert
Proactive DLP Ihre Dateien, erkennt, klassifiziert und schützt sensible Daten, bevor diese Ihr Unternehmen verlassen oder externe Benutzer erreichen.
Blockieren. Schwärzen. Anonymisieren.
KI-gestützte Erkennung sensibler Daten
Verwendung von OCR und NER zur Identifizierung von PII, PHI, Anmeldedaten, Finanzdaten, Geheimnissen und unangemessenen Inhalten in über 125 Dateitypen, darunter Text, Bilder und eingebettete Dokumente, mit hoher Erkennungsgenauigkeit.
Durchsetzung von Richtlinien auf Basis von Inhalten
Setzt automatisch inhaltsbasierte Richtlinien durch, indem Dateien je nach Sensibilität blockiert oder zugelassen werden, und wendet Redaktion, Ersetzung, Metadatenentfernung, Tagging oder Wasserzeichen an, um eine sichere und konforme Datenfreigabe zu unterstützen.
Dateien prüfen, die für öffentliche KI-Tools bestimmt sind
Proactive DLP™ wird hinter einem Forward-Proxy über MetaDefender ,ICAP undServer bereitgestellt und überprüft Uploads, die an öffentliche KI-Tools gesendet werden. Dabei blockiert es Dateien, die regulierte Daten enthalten, darunter auch sensible Textinhalte, die per OCR aus Bildern und Handschriften ausgelesen wurden.
Integration in ein mehrschichtiges Sicherheitsökosystem
Läuft im gleichen „ MetaDefender “-Workflow wie Metascan™ Multiscanning, Deep CDR™-Technologie, AI Content Inspector, Adaptive Sandbox und File-Based Vulnerability Assessment und bietet so einen mehrschichtigen Schutz, bei dem der Schutz vor Datenverlust und Malware in einer einzigen Dateitransaktion erfolgt, ohne dass ein separates Tool bereitgestellt werden muss.
Anpassung an regulatorische Vorschriften
Erkennt und blockiert regulierte Datentypen, darunter personenbezogene Daten, Gesundheitsdaten und Finanzinformationen, mit anpassbaren Richtlinien, die Unternehmen dabei helfen, die Anforderungen von PCI-DSS, HIPAA und DSGVO zu erfüllen.
Sehen Sie, wie Proactive DLP Ihre Daten Proactive DLP
Erfahren Sie, wie Proactive DLP Ihren Dateiaustausch Proactive DLP , Risiken erkennt und Datenverluste verhindert, bevor sie auftreten.
Ermöglicht einen KI-gestützten Datenschutz, um sensible Daten in verschiedenen Dateiformaten zu erkennen und zu schützen.
KI-gestützte Erkennung sensibler DatenErmöglicht einen KI-gestützten Datenschutz, um sensible Daten in verschiedenen Dateiformaten zu erkennen und zu schützen.
Redigierung sensibler DatenSchleppen Sie sensible Daten wie Finanzdaten, persönliche Identitätsdaten, Netzwerk- und Gerätedaten, Geheimnisse, reguläre Ausdrücke und Metadaten ganz einfach unkenntlich.
Anonymisierung personenbezogener DatenUnterstützung der Anonymisierung verschiedener Dateiformate wie DICOM- und PCAP-Dateien, um absichtliche oder versehentliche Datenlecks zu verhindern.
Datenkennzeichnung und -klassifizierungWendet Tagging und Klassifizierung auf Ausgabedateien an, entfernt eingebettete oder zugeschnittene Bilder und erkennt automatisch unterschiedliche Kodierungen.
Kategorisierung sensibler DatenIdentifiziert und kategorisiert sensible Daten automatisch und weist ihnen eindeutige Bewertungen wie „Infiziert“ oder „Verdächtig“ zu, um eine schnellere Reaktion zu ermöglichen.
Zuordnung des SicherheitsniveausLiefert KI-gestützte Scan-Ergebnisse, die vordefinierte sensible Datentypen auswerten und Gewissheitsgrade zuweisen, um besonders kritische Informationen zu identifizieren.
Umfassender Schutz-
für alle Arten sensibler Daten
Proactive DLP , klassifiziert, redigiert und anonymisiert sensible Informationen in strukturierten und unstrukturierten Inhalten, verhindert Datenlecks und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften in großem Maßstab.
Zu den personenbezogenen Daten gehören Namen, Adressen, Kontaktdaten und andere Identifikatoren, die häufig in alltäglichen Geschäftsabläufen ausgetauscht werden. Da diese Daten oft über verschiedene Dokumente und Kommunikationsmittel verstreut sind, kommt es häufig zu unbeabsichtigten Offenlegungen. Proactive DLP Dateien in Echtzeit, um personenbezogene Daten zu kennzeichnen, und wenden Redaktionen oder Anonymisierungen an, um sicherzustellen, dass nicht regulierte, aber sensible personenbezogene Daten weder intern noch extern weitergegeben werden können.
Zu den personenbezogenen Daten zählen Sozialversicherungsnummern, Pass- und Führerscheindaten, Geburtsdaten und andere identitätsspezifische Daten, die Angreifer für Betrug oder Identitätsdiebstahl missbrauchen können. Aufgrund ihrer hohen Sensibilität sind sie ein bevorzugtes Ziel bei Datenschutzverletzungen. Proactive DLP Muster personenbezogener Daten in über 125 Dateitypen, schwärzen oder maskieren die Informationen und setzen Richtlinien durch, die Mitarbeiter daran hindern, regulierte Daten weiterzugeben, und unterstützen damit GDPR, NIST, PCI-DSS und andere Compliance-Rahmenwerke.
PHI umfasst Krankenakten, Laborberichte, Versicherungsdaten, DICOM-Dateien und alle gesundheitsbezogenen Identifikatoren, die unter HIPAA geregelt sind. Da PHI für Identitätsbetrug und Betrug bei der Abrechnung von medizinischen Leistungen sehr wertvoll ist, kann eine Offenlegung zu schweren finanziellen und rechtlichen Strafen führen. Proactive DLP PHI in Texten und Bildern, anonymisiert sensible Felder und stellt sicher, dass Gesundheitsorganisationen eine HIPAA-konforme Datenverarbeitung in internen Systemen und beim externen Datenaustausch gewährleisten.
Zu den Finanzdaten gehören Kreditkartennummern, Bankkontodaten, Transaktionsaufzeichnungen, Gehaltsabrechnungen und Steuerunterlagen. Diese Vermögenswerte sind häufig Ziel von Betrug, Missbrauch durch Insider und Ausbeutung. Proactive DLP Dokumente, Tabellen, PDFs und Bilder mithilfe von muster- und KI-basierter Erkennung nach Finanzmarkern. Es kann sensible Werte schwärzen, PCI-konforme Richtlinien durchsetzen und unbefugte Weitergabe blockieren, wodurch Unternehmen vor finanziellen Verlusten und Compliance-Risiken geschützt werden.
Zu den Geheimnissen gehören API , Passwörter, Authentifizierungstoken, private Schlüssel und Konfigurationszeichenfolgen, die häufig in Code-Dateien, Dokumenten und E-Mails eingebettet sind. Wenn diese Daten offengelegt werden, können Angreifer direkten Zugriff auf das System erhalten. Proactive DLP Geheimnisse mithilfe fortschrittlicher Mustererkennung und maschinellem Lernen und redigiert oder blockiert automatisch Dateien, die offengelegte Anmeldedaten enthalten. So werden unbefugter Zugriff, Privilegieneskalation und Kompromittierung der Lieferkette verhindert.
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
Die RegEx-basierte Erkennung deckt alle benutzerdefinierten sensiblen Muster ab, wie z. B. Kunden-IDs, interne Projektcodes, Vertragsnummern, proprietäre Identifikatoren oder branchenspezifische Formate. Diese Werte werden oft unbeabsichtigt durch gemeinsam genutzte Dokumente oder Berichte offengelegt. Proactive DLP detaillierte Musterregeln und wendet je nach Unternehmensrichtlinien Schwärzungen oder Sperrungen an. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, einzigartige Geschäftsdaten zu schützen, die von herkömmlichen DLP-Lösungen oft übersehen werden.
NSFW-Inhalte umfassen unangemessene, anstößige, sexuelle oder schädliche Bilder und Texte, die zu einem feindseligen Arbeitsumfeld oder zu rechtlichen Haftungsansprüchen führen können. Solche Inhalte können absichtlich, versehentlich oder in von Benutzern hochgeladenen Dateien eingebettet erscheinen. Proactive DLP KI-basierte Bild- und Sprachmodelle, um NSFW-Inhalte in Fotos, Screenshots, Dokumenten und Archiven zu erkennen und Materialien zu kennzeichnen oder zu blockieren, um die Einhaltung von Vorschriften, Unternehmensstandards und professioneller Integrität zu gewährleisten.
Netzwerk- und Geräteidentifikatoren (wie IP-Adressen, MAC-Adressen, Hostnamen, Systemprotokolle und PCAP-Erfassungen) können Infrastrukturlayouts oder interne Konfigurationen offenlegen. Die Offenlegung dieser Details ermöglicht Aufklärungs- und gezielte Angriffe. Proactive DLP Netzwerk-Metadaten und Geräteinformationen in strukturierten Protokollen und komplexen Dateitypen, einschließlich PCAP- und CSV-Dateien, und redigiert oder anonymisiert dann sensible Werte, um ein externes Durchsickern von betrieblichen Erkenntnissen zu verhindern.
Absichtliche Datenlecks können die bewusste Weitergabe vertraulicher Dateien, Exfiltrationsversuche unter Verwendung getarnter Inhalte oder die Manipulation von Dokumenten zur Umgehung von Sicherheitskontrollen umfassen. Diese risikoreichen Szenarien können schwerwiegende Schäden verursachen, wenn sie nicht abgefangen werden. Proactive DLP Verhalten, Dateiinhalte und Richtlinienverstöße, um verdächtige Muster zu identifizieren, automatisierte Schwärzungen oder Sperrungen durchzusetzen und böswillige oder gegen Richtlinien verstoßende Dateiübertragungen zu stoppen, bevor Daten das Unternehmen verlassen.
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
- MetaDefender Plattform
Überall einsatzfähig, überall integrierbar
Cloud
Bieten Sie skalierbaren Schutz mit kontinuierlicher Verfügbarkeit und minimalem Betriebsaufwand.
Vor-Ort
Behalten Sie die vollständige Kontrolle über Richtlinien, Engines und Leistung in Ihrer eigenen Umgebung.
Air-Gapped
DLP-Richtlinien sicher in vollständig isolierten Umgebungen ohne externe Netzwerkexposition durchsetzen.
Vertrauen bei führenden globalen Unternehmen
- Ein globaler Telekommunikationsanbieter hat mit MetaDefender Managed File Transfer MetaDefender Core die Sicherheit bei der Dateiübertragung erhöht, die Compliance verbessert und proaktiv das Betriebsrisiko reduziert. Diese Strategie ist Teil einer umfassenderen Umstellung auf eine widerstandsfähigere digitale Infrastruktur als Reaktion auf wachsende Cyberbedrohungen und sich wandelnde regulatorische Anforderungen.
- Diese Geschichte erklärt, wie ein anonymes Energieunternehmen (das als EnergyCo bezeichnet wird) nicht nur seine Datenübertragungen und Geräte gesichert, sondern auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet und Best Practices mit MetaDefender Kiosk MetaDefender Managed File Transfer OPSWATdurchgesetzt hat.
Empfohlene Ressourcen
Proactive DLP
Was ist neu in Proactive DLP 2.23.0
Was ist Data Loss Prevention (DLP)?
Einführung einer fortschrittlichen KI-gestützten Dokumentenklassifizierung in OPSWAT Proactive DLP
Phishing-Inhalte blockieren mit Proactive DLP
Der Wert von Daten und wie man sie sicher aufbewahrt
Erkennen und Entfernen sensibler Daten in beschnittenen, in Word-Dateien eingebetteten Bildern mit Proactive DLP (Data Loss Prevention)
