エンタープライズ データ損失防止

ビジネス環境を横断して
機密データを漏れなく保護


Precision AI®の正確さとコパイロットの簡単さを併せ持つ、最も包括的なデータ セキュリティ。

製品概要

すべてのビジネス チャネルで一貫性のあるデータ セキュリティを実装。

保管先・移動先を問わず機密データを検出。Precision AIのデータ分類により、真のリスクに注力。AIを用いたプロアクティブな統合管理で運用を簡素化。

パロアルト
ネットワークス
DLP
Precision AI®
統合
管理
オンプレミス ネットワーク
ハイブリッド ユーザー
生成AI
エンドポイント
セキュア ブラウザ
プライベート アプリ
クラウド
企業向け&
未認可SaaS
完全データ一致
(EDM) 2B+
光学文字認識
(OCR)
データ識別子
1,000+
辞書
キーワード
ドキュメント
フィンガープリント
大規模言語
モデル(LLM)
AIデータ
分類
ML分類子
(訓練可能) 100+

所在を問わず機密データを検出

動画を見る
移動中のデータと保管中のデータを漏れなく保護。
機密データを危険にさらすことなく生成AIを安全に利用。
認可済み/未認可SaaSアプリのデータの安全確保。
企業ネットワーク、リモート ワーク、ブラウザ、クラウドを保護。
ビジネス環境全体でシャドー データを自動検出。

Precision AIによるデータ分類

Precision AIによってあらゆる形式のデータを的確に分類。
誤検知と手作業を減らし、真のリスクに注力。
データ検出を支える、コンテキストを考慮したMLモデルとLLMによる分類。
LLMで強化される300以上の識別子。
数千件のデータ識別子と100以上の訓練可能なML分類子。
ユーザーからのフィードバックを取り込み、モデルの監視と再訓練を継続的に実施

インテリジェントでプロアクティブな統合運用

単一のポリシーと統合管理によってセキュリティの一貫性を確保。
全チャネルでルールを調整し、コンプライアンスを容易に確保。
プロセス簡素化を通じて、運用とワークフローを改善。
ポリシーを作り直すコストが発生せず、スケーリングが容易。
時短に役立つポリシー移行、優先順位に基づくオンボーディング、Strata Copilot。
意図しないデータ漏洩
意図しないデータ漏洩

従業員による意図しないデータ漏洩を防止

人為的ミスはデータ侵害の代表的な原因です。本製品はデータ監視機能とコンテキストを考慮したポリシーを全面的に適用し、組織の管理下から意図せず機密データが漏洩する事態を防ぎます。

正確な検出、リアルタイム ユーザー指導、適応性のあるレスポンスにより、業務を妨げることなくデータ損失事故のリスクを大幅に軽減できます。

データ侵害

悪意ある内部関係者による脅威とデータ侵害への対策

自然言語による生成AIとのやり取りや、画像/スクリーンショット、従来のファイル形式など、あらゆる種類の構造化/非構造化データに対応した正確なデータ検出・分類機能と、アクティビティに関する豊富なコンテキストを活用し、異常検出とデータ窃取防止を実現します。生産性を低下させずにリスクを最小化するプロアクティブなアプローチです。

データ侵害
SaaSアプリケーション
SaaSアプリケーション

SaaSアプリケーションの機密データを保護

企業/プライベート テナント、未認可アプリ、最新の生成AIプラットフォームなどあらゆるSaaSアプリケーション上の機密データの安全を確保し、不正アクセスや意図しないデータ公開を防ぎます。データの安全とコンプライアンスを維持しつつ、自信を持ってコラボレーションを推進できます。

AIによるデータ セキュリティ
デジタル時代に向けて、AIの力でデータ セキュリティをマスター
動画を見る
コンプライアンスとガバナンス

グローバルなデータ プライバシー規制を確実に遵守

インテリジェントな統合型データ保護アプローチは管理の簡素化のみならず、全コントロール ポイントでのプロアクティブなコンプライアンス対応と規制要件遵守を可能にします。データ レジリエンスを高め、コンプライアンスを容易に維持できます。

コンプライアンスとガバナンス
生成AIアプリケーション
生成AIアプリケーション

生成AIを安全に導入

現代の職場ではAIの利用が広がっており、拡大する生成AI環境全体をカバーするデータ セキュリティが極めて重要です。

AI Access Security は全生成AIアプリのデータ リスクとセキュリティ リスクの軽減、複雑性の緩和、機密データの安全維持に貢献します。

知的財産とソース コード

知的財産を保護する

革新的なアイデア、製品設計、営業機密は多くの組織の生命線であり、サイバー攻撃の主要なターゲットです。機械学習と訓練可能な分類子を用いて知的財産を分類・保護することで、承認済みの境界の中で知的財産を管理しながら競争力を維持できます。

知的財産とソース コード
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