Netskope Zero Trust Data Protection vereint erstklassiges DLP mit innovativen Technologien wie maschinellem Lernen und UEBA auf der Netskope One-Plattform. Das Ergebnis ist eine bessere Transparenz und Risikominderung über alle wichtigen Vektoren hinweg, eine vereinfachte Datenklassifizierung, Richtliniendefinition und Incident-Management sowie eine größere Agilität der Endbenutzer.
Unabhängig davon, ob Sie Vorschriften wie die des HIPAA, der DSGVO, der GLBA, des PCI oder eines anderen Regelungssystems einhalten müssen: mit Netskope bestehen Sie Ihre Audits. Mit Netskope DLP können Sie Prüfpfade für Aktivitäten erstellen, zusammenfassende Compliance-Berichte generieren, vertrauliche Daten mit einer starken Verschlüsselung schützen und Datenvorfälle beheben.
Erfahren Sie, wohin Ihre vertraulichen Daten wandern und wie sie verwendet werden – insbesondere vertrauliche Daten die sich bereits in einem Cloud-Storage befinden (Data at Rest). Das gilt auch für "Data in Motion".Ermöglichen Sie tiefgreifende Visibilität und fundierte Entscheidungen mit Umgebungsdaten zur Identität, zum Gerät, Verhalten, Browser, Standort, zu Aktivitäten und Bedrohungsrisiken.
Die Anomalieerkennung von Netskope kann in Kombination mit den DLP-Funktionen durch Korrelation das Herunterladen vertraulicher Daten und Datenbewegungen, die auf Datenexfiltration hinweisen, erkennen. Die Zero-Trust-Prinzipien gewähren anhand kontextbezogener Richtlinien granular die geringstmöglichen Datenzugriffsrechte und führen kontinuierliche Bewertungen mit dynamischer Anpassung an Kontextänderungen durch.
Konsolidieren Sie den Datenschutz übergreifend für Web, SaaS, IaaS, E-Mail, private Anwendungen und Geräte, sodass isolierte Datenschutzlösungen und -richtlinien überflüssig werden. Stattdessen werden die Daten nur einmal mit einer Richtlinie klassifiziert, die für alle Vektoren gilt. Incidents werden über eine zentrale Konsole verwaltet.
Die technisch hochentwickelten Datenschutzfunktionen von Netskope vereinfachen erheblich die DLP-Implementierung. Durch maschinelles Lernen und Best Practice Profile werden große Teile der Datenklassifizierung und -erkennung automatisiert. Advanced Analytics gewährt einen granularen Blick auf Daten, die es Ihnen ermöglich proaktive Richtliniendefinition zu erstellen, während automatisierte Workflows Daten blockieren, isolieren oder verschlüsseln können.
Flexible kontextbasierte Richtlinien, die unter Abwägung der Risiken den Zugriff auf Anwendungen und Daten gewähren, und ein resourcenschonender Unified Agent mit cloudbasierter Inspektion, der die Auswirkungen von DLP auf die Benutzerfreundlichkeit minimiert, sorgen für höchste Agilität bei den Endbenutzern.
Unabhängig davon, ob Sie Vorschriften wie die des HIPAA, der DSGVO, der GLBA, des PCI oder eines anderen Regelungssystems einhalten müssen: mit Netskope bestehen Sie Ihre Audits. Mit Netskope DLP können Sie Prüfpfade für Aktivitäten erstellen, zusammenfassende Compliance-Berichte generieren, vertrauliche Daten mit einer starken Verschlüsselung schützen und Datenvorfälle beheben.
Erfahren Sie, wohin Ihre vertraulichen Daten wandern und wie sie verwendet werden – insbesondere vertrauliche Daten die sich bereits in einem Cloud-Storage befinden (Data at Rest). Das gilt auch für "Data in Motion".Ermöglichen Sie tiefgreifende Visibilität und fundierte Entscheidungen mit Umgebungsdaten zur Identität, zum Gerät, Verhalten, Browser, Standort, zu Aktivitäten und Bedrohungsrisiken.
Die Anomalieerkennung von Netskope kann in Kombination mit den DLP-Funktionen durch Korrelation das Herunterladen vertraulicher Daten und Datenbewegungen, die auf Datenexfiltration hinweisen, erkennen. Die Zero-Trust-Prinzipien gewähren anhand kontextbezogener Richtlinien granular die geringstmöglichen Datenzugriffsrechte und führen kontinuierliche Bewertungen mit dynamischer Anpassung an Kontextänderungen durch.
Konsolidieren Sie den Datenschutz übergreifend für Web, SaaS, IaaS, E-Mail, private Anwendungen und Geräte, sodass isolierte Datenschutzlösungen und -richtlinien überflüssig werden. Stattdessen werden die Daten nur einmal mit einer Richtlinie klassifiziert, die für alle Vektoren gilt. Incidents werden über eine zentrale Konsole verwaltet.
Die technisch hochentwickelten Datenschutzfunktionen von Netskope vereinfachen erheblich die DLP-Implementierung. Durch maschinelles Lernen und Best Practice Profile werden große Teile der Datenklassifizierung und -erkennung automatisiert. Advanced Analytics gewährt einen granularen Blick auf Daten, die es Ihnen ermöglich proaktive Richtliniendefinition zu erstellen, während automatisierte Workflows Daten blockieren, isolieren oder verschlüsseln können.
Flexible kontextbasierte Richtlinien, die unter Abwägung der Risiken den Zugriff auf Anwendungen und Daten gewähren, und ein resourcenschonender Unified Agent mit cloudbasierter Inspektion, der die Auswirkungen von DLP auf die Benutzerfreundlichkeit minimiert, sorgen für höchste Agilität bei den Endbenutzern.
Bei Netskope setzen wir auf KI/ML-Technologie, wo immer sie uns hilft, bessere Produkte zu entwickeln, die Effizienz zu verbessern und technologische Möglichkeiten zu nutzen. Unsere Fortschritte bei der Integration ML-basierter Bild- und Dokumentenklassifizierung in unsere DLP-Lösung verdanken wir dieser Methode. Die ML-Klassifizierung ist kostengünstiger, genauer und sicherer als die herkömmlichen Funktionen, die Sie möglicherweise in anderen DLP-Lösungen finden. Außerdem können Unternehmen gefahrlos eigene Klassifikatoren trainieren.