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使用可擴展的雲端交付資料安全解決方案保護您的雲端應用程式和敏感資料。

隨著雲端應用程式的格局和流經其中的大數據不斷變化，建置強大的資料安全防禦系統比以往任何時候都更加重要。

取得新一代 CASB 買家指南

克服資料保護挑戰

完全保護 SaaS 應用程式及保護資料

查看業界中最全面的雲端交付企業 DLP 服務。

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隨時隨地保護資料和雲端應用程式

隨著公司持續為混合工作環境重塑其文化，僅基於受控辦公室型網路環境的資料和 SaaS 安全策略不再有意義。

在新常態下，保護資料和 SaaS 生態系統變得更具挑戰性，因為員工不再受制於公司網路的受控環境，而是可以透過個人網路從雲端應用程式，或從其他地方的第三方網路自由存取、建立、儲存和共用敏感商務資料。

由於對雲端應用程式的依賴日益增加（無論是經過核准或未經核准的應用程式），使得 IT 團隊更難監控遠端工作員工是否有不合規的資料傳輸。保護組織批准使用的已核准應用程式和未經批准卻進入組織的未經核准應用程式，是為每個高度分散的雲端優先組織建置強大資料安全防禦的關鍵。

254每天在企業中使用的 SAAS 應用程式平均數量

56%+非受控 SAAS 應用程式的平均數量

讓您的資料和 SaaS 應用免遭受資料洩露和安全威脅的影響

隨著大量資料現在都儲存在雲端中，安全性的相關思維應轉向能夠同時在不同 SaaS 和公共雲端提供者之中進行整合的方法。

始終一致的企業資料遺失防護
保護整個組織各處的結構化和非結構化資料，並協助在所有應用程式、內部部署和雲端中統一合規性。

全面洞悉和控制 SaaS 的混亂情況
為已核准和未核准的應用程式提供一流的安全功能，確保在偵測新的威脅和新的資料洩漏方面具有高準確性。

更簡單且更精簡的部署
將 CASB 從媒介角色轉變為合成技術，與傳統 CASB 相比，這麼做可提高運營效率、加快部署速度並顯著降低 TCO。

資料和 SaaS 安全挑戰

您的企業環境已現代化且高度分散，員工都在各個地方工作。在這種情況下，您如何發現遠端員工在遠端站點工作時，使用未經核准應用程式來共用敏感資料？您如何確保資料不會從已核准的企業應用程式中非法分享給未經授權的來源？而且，您如何保護您的資料，確保其合規？與您一樣的企業現今最需要全新的資料和雲端安全方法，來與飛速擴增的 SaaS 及其中的資料數量、種類和速度保持同步。

保護未經核准的應用程式

現今有無數以 SaaS 為基礎的雲端應用程式可用來完成任何任務。這些應用程式的範圍包含筆記應用程式到文件共享應用程式，再到社交媒體、協作工具等等。

為什麼？

公司沒有辦法監控哪些應用程式正在被存取和使用，以及由誰存取和使用。SaaS 應用程式的數量呈指數級增長，其中許多應用程式在沒有明確 IT 知識和核准的情況下進入使用者的手中。影子 IT 應用程式傳輸敏感資料，造成安全漏洞，使組織面臨資料洩露的高風險。影子 IT 是一個長期存在的問題，因為 IT 部門無法準確了解哪些應用程式正在使用中，以及哪些敏感資料正透過這些應用程式上傳或下載。

我們的方法

我們認為，要想全面了解和控制所有正在使用的 SaaS 應用程式、其影子 IT 風險，並聰明地跟上 SaaS 不可阻擋的增長情況，需要此類別中最佳的 SaaS 內嵌方法。透過使用進階風險評分、分析、報告和安全性原則的規則撰寫，您的組織將擁有 SaaS 可見性和安全控制，可防止在您網路上使用未經核准 SaaS 應用程式的資料安全風險。

保護已核准的應用程式

由於您核准的 IT 應用程式已遷移到雲端中，洩露敏感資料和傳播惡意軟體的風險也隨之增加。這意味著您的 IT 團隊缺乏必要的洞察力來協助您確定組織是否面臨任何資料洩露風險，或合規性相關原則的違規風險。

為什麼？

Slack®、Zoom®、Confluence®、Jira® 等現代協作應用程式和其他已核准的應用程式，是現今使用者在大部分時間用來共用敏感資訊的地方。這些通常不在其 API 保護範圍內。此外，每個已核准的應用程式都有自己的設定，以用來保護使用者儲存和共用資料的方式，且設定和強制執行級別會因應用程式而異。

我們的方法

全面性的 SaaS API 方法可讓您一致地定義和強制執行原則，以保護所有已核准 SaaS 應用程式中的資料。借助自然語言處理和 AI 型模型，我們與大多數協作應用程式的 API 整合可識別使用者交談上下文中的敏感資料。

克服資料偵測盲點

為了提高效率並藉此達到一流等級，資料偵測必須利用各種偵測技術來識別結構化和非結構化資料。

為什麼？

如果 DLP 解決方案無法以高度可靠的方式發現所有敏感資料，其結果將變得不重要，因為其只能提供部分保護，最重要的是，這會導致大量誤判。誤判可能會干擾標準業務流程，並導致事件回應團隊必須執行令人沮喪且耗時的事件分類程序。誤判還可能阻止合法使用者之間無須停止的資料交換。無法提供準確偵測並產生過多誤判的平庸 DLP 解決方案並不值得投資。