您是否曾經覺得自己的資料似乎無所不在,但卻也不知道資料在哪裡? 客戶記錄、產品設計、金融資料... 它們以閃電般的速度往來端點、雲端應用程式,以及混合式環境。這確實令人振奮,但也有點讓人擔心。現在,想像一下您的防護工具是專為上一個世界所打造,所以您已失去這些資料的掌控權。很嚇人,對吧? 但這正是那些仍仰賴傳統資料外洩防護 (DLP) 解決方案的企業當下的現況。
為何再也不能單靠資料外洩防護 (DLP)
在過去,資料外洩防護 (DLP) 確實很棒,因為網路的邊界很明確,資料也很少離開辦公室。但在今日,這就像在智慧型手機的時代還在使用老式的摺疊機一樣。底下告訴您為什麼:
- 僵化的規則 = 心力交瘁的團隊:靜態的政策經常會妨礙正常的工作,造成您資安團隊對警報感到疲勞。
- 內賊風險的盲點:資料外洩防護 (DLP) 很少針對企業的資料與使用者行為進行關聯。
- 僅限於特定管道:針對某個時間點來監控並標記個別管道,只能讓您掌握局部的情況。您必須在不造成效能衝擊、不變更檔案,或者不讓團隊收到大量警報通知的情況下持續評估及追蹤敏感資料,而且還要考慮到情境和意圖。
DLP 是一種老式作法,其設計是專為 2010 年代中期雲端還沒成為主流之前的時代,當時資料都位於可預測的位置,而且威脅情勢也不像現在這麼複雜。今日,駭客會運用各種進階手法,例如經由多重管道將資料外傳、盜用登入憑證等等,甚至會駭入 AI 訓練資料。比方說,資料外洩防護 (DLP) 通常無法偵測以下情況:
- 在被允許和不被允許的管道之間移動資料的內賊威脅。
- 能躲避靜態規則的精密網路釣魚與社交工程技巧。
- 傳統政策管不到的雲端應用程式或 AI/機器學習 (ML) 資料集的敏感資料暴露在外。
隨著企業移轉至雲端、遠距上班以及 AI 驅動流程,DLP 已經無法跟上資料現在移動的方式。您的資安團隊只能掌握零星的可視性、必須手動執行調查,而且總是無法回答敏感資料存放在哪裡以及有誰正在存取這些資料等基本問題。
資料防護的未來:掌握完整全貌
所以,接下來該如何? 現代化資料防護不只要防止資料外洩,還要掌握您的整個資料情勢,包括:發掘敏感的資訊並加以分類、追蹤每個接觸點,以及揭露哪些資產暴露在外,不論它們在哪裡。
這就是 Trend Vision One™ Data Security 這樣的解決方案派上用場的時候,它是專為今日複雜的環境所打造,能讓您企業做到以下幾點:
- 將搜尋與分類自動化:找出隱藏在任何角落的敏感資料,不論在企業內、雲端或混合式環境。
- 集中化即時盤點:隨時掌握您的關鍵資料在哪裡,以及有誰曾經存取過。
- 追蹤完整的資料沿革 (data lineage):查看每一位使用者、每一個動作、每一次的轉換。萬一出了問題,您就能知道到底發生了什麼事。
- 管理態勢與曝險:發掘哪些資料位於含有漏洞的系統,並且在駭客發動攻擊之前,預先找出攻擊路徑。
- 強制貫徹智慧型政策並偵測異常狀況:在出現可疑模式 (例如內賊威脅或被盜用的帳號) 變成危機之前預先察覺。
Trend Vision One™ 不單單只是讓您添增了一套工具,而是將搜尋、分類、盤點、沿革、態勢管理以及回應全部整合在一起。它能與 AI 驅動的企業網路資安平台其他元素以及其他廠商的防護產品無縫整合。
這對資安團隊來說意味著什麼?
讓我們來看看幾個真實的情境:
- 當稽核人員問道:您的客戶資料在哪裡?以及誰可以存取?您必須馬上回答,而不是得花好幾個禮拜的時間手動挖掘答案。
- 如果有人開始在奇怪的時間點存取財務資料,您必須馬上知道,並且預先防止資料外洩。
- 隨著 AI 模型越來越有價值,保護它們用來訓練的敏感資料至關重要。
- 隨時隨地提供一致的防護來管理一切。
- 當出現可疑的資料移動時,幾分鐘內就完成調查,而非幾小時。
Trend Vision One 如何解決資料防護的挑戰
經由以下幾點來解決舊式 DLP 所留下的漏洞:
- 涵蓋所有環境的全方位可視性,包括企業內、雲端及混合式環境。
- 可擴充的自動化搜尋、分類及盤點,讓您隨時掌握自己的敏感資料在哪裡。
- 詳細的資料沿革與曝險管理,快速發掘事件並判斷風險的優先次序。
- 與其他防護工具無縫整合,讓您強化而非取代現有投資。
- 可化為行動的洞見與自動化回應,減少手動作業的負擔並加快調查速度。
有了這些功能,您的企業就能從被動式合規導向資料保護,轉移至值得您信賴的主動式策略性作法來支援您的業務成長。
重新思考今日世界的資料防護
資料是您企業的命脈,保護資料不應該僅憑臆測或被動地瞎忙。藉由超越舊式 DLP 並擁抱全方位的資料防護策略,您的企業就能獲得所需的可視性、靈活性與情報,隨時搶先威脅一步並達成合規要求。
準備重新思考您的作法了嗎?
看看 Trend Vision One 如何協助您發掘您的資料情勢當中暗藏的威脅,將資安變成真正的商業優勢。點選此處來進一步了解。