利用 Forcepoint Data Security Cloud
整合資料可視性和控管能力
在單一平台上一致、可靠地探索、監控及保護資料並將其分門別類。
確保資料安全並非唯一的挑戰

不可靠的資料探索
您擁有大量資料,而且分佈在太多位置。 探索所有資料的位置彷彿難如登天,涉及非結構化資料時更是如此。

資料分類緩慢
分類需要的時間很久,久到您可能考慮過以手動進行分類。不準確會帶來更多的不安,而不是讓人確定資料安全無虞。

複雜的原則配置
資料外洩預防原則向來難以建立及擴展。沒有一個通用的範本,也沒有任何簡單的按鈕可以在您需要的地方將執行擴展到位。

覆蓋差距日益擴大
原則缺乏統一,雲端應用程式無止境地成長,再加上不準確的資料分類,形成了一場完美風暴:質疑您的資料安全是否正常發揮作用。

間歇性資料監視
定期掃描可能非常緩慢,並且需要耗費大量資源。無法快速認清權限變更或檔案移動,會拖慢您的回應時間。

事件偵測不一致
複雜的整合會產生比訊號更多的噪音。 誤報和缺乏資源使得很難將真正的警示與喊狼來的人區分開來。
失敗不是選項

140 多個具有隱私和安全法規的國家/地區
公司必須能夠執行並稽核其對特定產業和全球法規的合規性

識別資料外洩的平均天數
資料和事件的透明度不一致會延遲組織偵測外洩的能力

資料外洩的平均成本
缺乏對檔案移動和權限的控制,導致高成本的網路攻擊

140 多個具有隱私和安全法規的國家/地區
公司必須能夠執行並稽核其對特定產業和全球法規的合規性

識別資料外洩的平均天數
資料和事件的透明度不一致會延遲組織偵測外洩的能力

資料外洩的平均成本
缺乏對檔案移動和權限的控制,導致高成本的網路攻擊


風險只會愈來愈高




敏感資料和智慧財產權正日益進入更多的雲端、網路和生成式人工智慧應用程式。使用者幾乎可以在全球任何地方存取這些資料,促使安全團隊重新評估其措施。

每年都會推出針對組織如何收集、儲存和與消費者資料互動的新的產業特定和全球法規,這給治理和風險團隊帶來跟上步伐的壓力。

AI 工具可讓攻擊者開發更真實的網路釣魚活動、更快地開發可執行的程式碼,並更智慧地竊取敏感資料。

Forcepoint Data Security Cloud :結合可視性和管控能力
高速資料探索

AI 驅動分類

可靠的監控與補救

Risk-Adaptive Protection

我們的客戶成功案例
我們的客戶成功案例






"[DLP] is very user friendly, has a large source of data classification inventories, [it is] easy to manage and effective reports help the security team to perform analysis and take precautionary action based on these log analysis from upcoming threats."
閱讀完整評論將資料安全轉化為業務優勢




授權使用者從世界任何地方,完全自信地在任何雲端、網路或生成學習人工智能 (GenAI) 應用程式中工作。Forcepoint Data Security Cloud 可讓您建立一次性原則,然後只需點擊幾下,即可將覆蓋範圍應用於雲端、Web、端點、電子郵件和網路。

透過 1,700 多個符合 160+ 多個地區監管要求的即用型原則範本和分類器,實現治理、風險和合規性的現代化。透過快速的見解、可據以行動的情報和易於收集的即時稽核,節省回報時間。

確保透過 AI Mesh 架構準確分類敏感資料和重要的智慧財產權。AI Mesh 為您的產業量身定制分類,並隨著時間的推移提高精確度,消除重要檔案遭到忽視的可能性。