リスク適応型アプローチが欠如している従来のデータ保護ソリューション
結果： 非効率性と生産性が低下
85%
適用の自動化を重視する割合
ポリシーを手動で適用することは、組織のリスクの高いアクティビティの特定・対応の速度に影響を与えます1
100%
誤検知率の低減を希望する割合
組織は誤検知の調査に多くの時間を費やしすぎており、組織を脅威にさらにアクティビティへの注意が妨げられています2
1/3
クラウドデータセキュリティに懸念を抱いている割合
データ安全性への懸念から、組織はクラウドで利用可能なデータの種類を限定しているため、コラボレーションが制限されることがユーザーの不満となっています3
セキュリティや生産性の障壁になるべきではないデータ保護
柔軟性に欠ける従来型ソリューション
従来のデータ保護ソリューションは、アクション実行の許可を制限したりブロックするため、ユーザーにとっては厄介なことが多く、業務遂行の妨げになっていました
可視性の欠如
データベースやモバイル機器、クラウドアプリなどデータはあらゆる場所に存在しているため、データの場所、それにアクセスする人物、保護が必要なデータを特定するのは容易ではありません
アラート疲れという弊害
柔軟性に欠けるポリシーは、高頻度でアラートやアラームを発します。実行者は、誤検知と実行可能な脅威にさらされているユーザーアクティビティの識別ができません
Forcepointだけが提供する、リスク適応型データ保護
ユーザーの行動に着目したデータ保護
ユーザーの行動とデータとのインタラクションに注目し、ユーザーが意図するコンテキストを取得し、理解します
- パーソナライズされたデータ保護では、リスクの低いユーザーはハイリスクのユーザーアクティビティを制限しながら通常通り業務を遂行できるため、社員の生産性が向上する
- リスクレベルに基づき段階的にポリシーを実行するアプローチにより、実行者は過剰なアラートを経験することなく、誤検知を最小化できる
- クラウドデータを使用するユーザーの行動に対するインサイトを取得し、クラウドアプリケーション上での安全なコラボレーションを実現する
セキュリティ体制の強化
ユーザーが作業やコラボレーションをする場所に関係なく、重要なデータを保護するためにハイブリット環境のモニタリングおよびコントロールを強化します
- エンタープライズ全体における、重要なデータの場所を迅速に特定・識別する
- ネットワークやエンドポイント、クラウドアプリケーションなど、場所に関係なくデータ保護を拡張し、単一コンソールを介した統合されたポリシー管理を実現する
- クラウドアクセスの可視性と管理を強化したクラウド環境を確実に管理し、容易なクラウドセキュリティを実現する
インテリジェントなデータセキュリティ
分析を活用して、人の行動とそのデータの使用に関する理解を深めます
- データリスクを増大させるユーザーの行動と逸脱についてのインサイトを取得する
- 行動分析を活用し、組織を甚大なリスクにさらすアクティビティに対するレスポンスを優先順位付けし、効率化する
- ユーザーのリスクレベルに基づき、動的に各自にパーソナライズされたポリシーを実行し、リスクの高い行動に自動的に対応する
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