Вышла новая версия Symantec Data Loss Prevention 11

По словам разработчиков, VML - разработанная Symantec технология анализа и предотвращения утечек данных, основанная на принципах искусственного интеллекта и способная самостоятельно идентифицировать данные, доступ к которым должен быть ограничен. «Система, использующая технологию Vector Machine Learning от Symantec, сможет предугадать появление новых, требующих особых прав доступа данных и существенно улучшит возможности организаций по их защите, - заявил Джон Олтсик (Jon Oltsik), главный аналитик Enterprise Strategy Group. - Эта технология дает возможность организациям упростить обнаружение, идентификацию и обеспечение защиты их интеллектуальной собственности».

Vector Machine Learning поможет преодолеть ограничения существующих технологий идентификации документов, утверждают в Symantec. Используя образцы используемых данных, программное решение на базе алгоритмов Vector Machine Learning можно научить узнавать ключевые характеристики и определять внутренние различия конфиденциальных и неконфиденциальных данных. Такой подход устраняет необходимость создания правил, основанных на ключевых словах, а также потребность в применении «цифровых отпечатков» к новым документам при их создании. Принцип работы технологии VML позволяет создать точные правила идентификации документов на основании анализа примеров документов, а в дальнейшем усовершенствовать точность правил по мере выявления и обработки системой позитивных и негативных примеров документов, пояснили в компании.

В свою очередь, усовершенствованная технология Symantec Data Insight оптимизирует процесс реагирования на инциденты путем определения наиболее уязвимых мест хранения данных и автоматического уведомления об этом пользователей. Новая функция ранжирования рисков Risk Scoring позволяет создавать рейтинг папок для восстановления с учетом объемов и уровня критичности данных, содержащихся в папках, а также параметров доступности папки. При этом новая функция восстановления данных Data Owner Remediation автоматически предупреждает пользователей по e-mail о потенциальных рисках, которым подвергаются их данные, хранящиеся в общих центрах обработки данных. Такой комплекс мероприятий в целом повысит эффективность защиты данных организаций, подчеркнули в Symantec.

«Решение Symantec Data Loss Prevention 11 призвано помочь профессионалам в сфере информационной безопасности в осуществлении более эффективной защиты конфиденциальной информации, - отметил Аарон Аубрэхт (Aaron Aubrecht), старший директор по управлению решениями корпорации Symantec. - Мы слышали от наших заказчиков о том, что более точное определение объектов интеллектуальной собственности и ранжирование операций с ними по степени риска являются основополагающими элементами эффективной программы защиты информации. Наша технология Vector Machine Learning и усовершенствованная технология Data Insight обеспечивают комплексное решение такой задачи».

Помимо всего, Symantec Data Loss Prevention 11 предоставляет дополнительные возможности для работы в конечных точках, включая новые функции, которые позволят организациям разрешать пользователям работу с большим количеством приложений и устройств для хранения данных, при этом поддерживая высокий уровень защиты. Так, функция контроля доступа к приложениям Application File Access Control призвана обеспечить поддержку таких пользовательских программ, как iTunes, Skype и WebEx, не подвергая при этом риску конфиденциальные данные. Функция Trusted Devices обеспечвает поддержку использования широкого спектра устройств хранения и ограничит возможность копирования конфиденциальных данных. Можно разрешить копирование только на санкционированные носители (например, носители, выданные и контролируемые компанией). Еще одна новая функция в данной версии решения - Endpoint FlexResponse, она упрощает защиту данных конечных точек путем интеграции с другими решениями от Symantec, а также решениями сторонних производителей, например, для шифрования данных и программ управления правами предприятий (Enterprise Rights Management, ERM).

Новости по теме