Netskope Zero Trust Data Protection は、クラス最高の DLP とマシンラーニングや UEBA などの革新的なテクノロジーをNetskope One プラットフォームにもたらします。 その結果、すべての主要なベクトルにわたる可視性とリスク軽減が向上し、データ分類、ポリシー定義、インシデント管理が簡素化され、エンドユーザーの機敏性が向上します。
HIPAA、GDPR、GLBA、PCI、その他の規制に準拠する必要がある場合でも、Netskopeは監査に合格できるように対応することができます。Netskope DLP を使用すると、アクティビティ監査証跡の作成、コンプライアンス概要レポートの作成、強力な暗号化による機密データの保護、データインシデントの管理を行うことができます。
管理対象のクラウドサービス内の保存データや、クラウドサービスおよびウェブトラフィック内で移動中のデータなど、最も機密性の高いデータがどこへ流れ、どのように使用されているかを理解します。データを取り巻くID、デバイス、動作、ブラウザ、場所、アクティビティ、脅威のリスクを理解することで、可視性と意思決定を強化します。
Netskope異常検出とDLP機能を組み合わせることで、機密データのダウンロードを関連付け、データ流出のシグナルとなる可能性のあるデータ移動を検出できます。ゼロトラストの原則では、コンテキストポリシーを活用して、詳細な最小限の特権を持つデータアクセスと、コンテキストの変化に応じてそのアクセスを動的に適応させる継続的な評価を可能にします。
ウェブ、SaaS、IaaS、メール、プライベートアプリ、デバイスにわたるデータ保護を統合し、複数のサイロ化されたデータ保護ソリューションとポリシーの必要性を排除します。代わりに、データは一度分類され、すべてのベクトルにわたって単一のポリシーが制定され、インシデントは一画面で管理されます。
Netskopeの高度なデータ保護機能により、DLPの実装を大幅に簡素化します。機械学習とデータプロファイルはデータの分類と検出プロセスの大部分を自動化し、Advanced Analyticsはデータに関する洞察を提供し、有機的で積極的なポリシー定義を可能にし、自動ワークフローはデータをブロック、検疫、または暗号化できます。
アプリやデータへのリスクに適切なアクセスを許可する柔軟なコンテキストドリブンポリシーと、DLPがユーザーエクスペリエンスに与える影響を最小限に抑えるクラウドベースの検査を備えた軽量の統合エージェントにより、エンドユーザーの俊敏性を高めます。
HIPAA、GDPR、GLBA、PCI、その他の規制に準拠する必要がある場合でも、Netskopeは監査に合格できるように対応することができます。Netskope DLP を使用すると、アクティビティ監査証跡の作成、コンプライアンス概要レポートの作成、強力な暗号化による機密データの保護、データインシデントの管理を行うことができます。
管理対象のクラウドサービス内の保存データや、クラウドサービスおよびウェブトラフィック内で移動中のデータなど、最も機密性の高いデータがどこへ流れ、どのように使用されているかを理解します。データを取り巻くID、デバイス、動作、ブラウザ、場所、アクティビティ、脅威のリスクを理解することで、可視性と意思決定を強化します。
Netskope異常検出とDLP機能を組み合わせることで、機密データのダウンロードを関連付け、データ流出のシグナルとなる可能性のあるデータ移動を検出できます。ゼロトラストの原則では、コンテキストポリシーを活用して、詳細な最小限の特権を持つデータアクセスと、コンテキストの変化に応じてそのアクセスを動的に適応させる継続的な評価を可能にします。
ウェブ、SaaS、IaaS、メール、プライベートアプリ、デバイスにわたるデータ保護を統合し、複数のサイロ化されたデータ保護ソリューションとポリシーの必要性を排除します。代わりに、データは一度分類され、すべてのベクトルにわたって単一のポリシーが制定され、インシデントは一画面で管理されます。
Netskopeの高度なデータ保護機能により、DLPの実装を大幅に簡素化します。機械学習とデータプロファイルはデータの分類と検出プロセスの大部分を自動化し、Advanced Analyticsはデータに関する洞察を提供し、有機的で積極的なポリシー定義を可能にし、自動ワークフローはデータをブロック、検疫、または暗号化できます。
アプリやデータへのリスクに適切なアクセスを許可する柔軟なコンテキストドリブンポリシーと、DLPがユーザーエクスペリエンスに与える影響を最小限に抑えるクラウドベースの検査を備えた軽量の統合エージェントにより、エンドユーザーの俊敏性を高めます。
Netskopeでは、より良い製品を作り、効率性を向上させ、テクノロジーの力を活用するために、AI/ML技術を適用可能ならばどこにでも取り入れます。MLベースの画像や文書の分類をDLPに統合することは、当社のアプローチの証しです。ML分類は、他のDLPソリューションに見られる従来の機能よりもコスト効率が高く、正確で、安全です。また、組織に独自の分類子を安全に訓練する機能も提供します。