Proactive DLP™是OPSWAT MetaDefender 平台的几项核心技术之一（包括Deep CDR™和MetaScan™ Multiscannning），通过在文件传输前对文件进行内容检查，防止文件中的敏感和机密信息离开或进入组织的系统。这有助于符合 HIPAA、PCI-DSS 和 GDPR 等监管要求。Proactive DLP 还利用人工智能和机器学习检测图片中的成人内容和文本中的攻击性语言。
利用增强型人工智能更好地识别文件
Proactive DLP 在已有的强大功能基础上，进一步完善了人工智能驱动的文档识别功能，提供更加准确和高效的文档分类。这些增强功能使企业能够在更广泛的文档类型中更好地识别和保护敏感信息。
人工智能支持的文档识别功能的最新改进包括
增强型机器学习模型
先进的机器学习算法提高了检测的准确性，可以更精确地识别敏感文件，减少误报。
扩展文档类型支持
Proactive DLP 现在支持更广泛的文档类型，包括
- 财务文件
- OCR 处理的文件
- 专用文件格式
该功能可在MetaDefender Core 中激活：
防止恶意内部人员泄露数据
说到安全威胁和欺诈风险，我们通常关注的是黑客和外部攻击，他们试图入侵公司网络以窃取信息和数据。然而，内部威胁是数据泄漏的另一个常见来源。
来自员工和其他可信内部人员的威胁正在上升。2023 年，每家企业每年因内部人员安全漏洞造成的平均成本激增至 1620 万美元，而遏制此类事件的平均时间延长至 86 天。企业采用强大的安全协议来保护敏感信息和数据比以往任何时候都更加重要。
内部威胁与外部攻击
与外部网络威胁相比，在过去五年中，人们对检测和预防内部人员攻击所面临挑战的看法发生了重大转变。对恶意内部人员的关注度大幅上升，从 2019 年的 60% 上升到 2024 年的 74%。这一增长表明，人们对蓄意内部人员攻击有了更多的认识或经验。
内部威胁是由组织内部获得授权的员工实施的恶意行为。这些威胁对私营和公共组织来说都是一个重大的网络安全挑战，因为内部攻击会对组织资产造成巨大损失，往往超过外部攻击。内部威胁检测领域的大多数现有方法都侧重于一般攻击场景。然而，内部攻击可以通过各种方式实施，其中最危险的是数据泄漏攻击，恶意内部人员可以在离开组织之前实施这种攻击。这凸显出需要先进、细致的方法来识别这些新出现的风险。
有风险的数据类型
根据《2024 年内部威胁报告》，财务数据、客户数据和员工数据极易受到恶意内部人员的攻击。财务数据因其直接的货币化潜力而面临特别大的风险。客户数据紧随其后，引发了对 PII（个人身份信息）丢失的担忧。员工数据也是一个重大问题，凸显了不当处理敏感人事信息的风险。报告强调，所有公司敏感数据都有可能受到影响，因此需要采取全面的数据安全措施。
检测恶意内部威胁攻击技术
恶意内部人员经常使用巧妙的技术绕过安全措施。
敏感文件中的隐形文本示例
伪装成隐形文本的实际文本示例
通过Proactive DLP ，企业可以主动检测和预防这些技术。
这一新功能可确保任何内部恶意技术都无法逃脱检查，使组织能够对敏感数据保持更严格的控制，并防止违反法规。
保护敏感数据Proactive DLP
恶意内部人员的威胁是任何组织都不能忽视的现实。通过利用Proactive DLP 等先进技术，企业可以在保护敏感信息和防止违反法规方面获得竞争优势。随着人工智能驱动的文档分类和恶意内部威胁检测技术的不断发展，企业必须及时了解信息并相应调整安全策略。
其他资源
准备好开始使用Proactive DLP v2.22.0了吗？查看这些有用的资源：
- 请访问opswat.com/technologies/proactive-data-loss-prevention
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