隨著企業數字化轉型的深入，企業資料資產量級與日俱增，面臨著嚴峻的資料洩漏風險。據美國Verizon2020年《資料洩漏調查報告》顯示，70%的資料洩漏是由於擁有資料訪問許可權的內部人員竊取、濫用造成的。
內部威脅現已成為各企業安全管理的主要威脅，如何防止內部人員洩漏資料也成為當前企業安全工作的重點之一。
△ 基於規則匹配的傳統DLP轉向基於行為分析的增強DLP
產品特色基於行為分析的工作模式，可實現對企業資料資產使用情況的事前預測、事中阻斷、事後溯源全閉環管控。
△ 資料防洩漏整體解決方案
✥ 事前預測
利用深度學習技術，串聯單點異常行為還原整個洩漏事件場景，提取場景特徵進行建模，檢測與其行為相似的個體並進行全網風險評估。
可事前對未知資料洩漏風險進行有效預警，克服了傳統DLP基於模式匹配只能應對內部人員正在發生洩漏事件的侷限。
✥ 事中阻斷
✥ 事後溯源
可自動聯動企業內部DLP平臺，按照洩漏渠道、洩漏內容、洩漏時間進行溯源分析，還原洩漏場景，找出可疑的使用者與實體，生成資料洩漏報告並通知企業管理員。
應用場景一般情況下，企業為了保證業務的連續性，既定的資料防洩漏策略往往很寬鬆，無法發現此次緩慢洩漏行為。針對這種情況，部分傳統DLP產品支援在一定時間內對人員外發資料總量進行檢測，判定其是否達到既定閾值。但這種檢測效果很大程度上依賴於人為設定閾值的合理性，並且僅僅依賴外發資料閾值單一特徵不足以判定其行為異常，存在一定的誤報率。更為嚴重的是，傳統DLP無法對已經洩漏的資料進行全網溯源，更無法判斷洩漏資料的擴散程度。
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公司始終堅持以科技創新為企業發展核心推動力，擁有一支以清華大學博士和碩士為骨幹力量的核心團隊。截至目前，公司已累計申請發明專利300餘項，累計授權專利近120項。在推動技術創新的同時，注重技術與業務的深度融合，為客戶提供量身定製的資料安全解決方案。