完全保护 SaaS 应用程序和数据
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随时随地保护数据和云应用
随着公司继续为混合工作环境重塑他们的文化，仅基于受控的基于办公室的网络环境的数据和 SaaS 安全策略不再有意义。
在新常态下，保护数据和 SaaS 生态系统变得更具挑战性，因为员工不再受制于公司网络的受监督环境，可以通过个人网络或其他第三方网络自由访问、创建、存储和共享来自云应用程序的敏感业务数据。
对云应用程序的日益依赖，无论是经过批准还是未经批准，都使 IT 团队更难监控远程工作的员工进行的不合规数据传输。保护组织批准使用的经批准应用程序和未经批准进入组织的未经批准应用程序是为每个高度分布式的云优先组织构建强大的数据安全防御的关键。
254平均每天在企业中使用的 SAAS 应用程序数量
56%+非托管 SAAS 应用的平均数量
数据和 SaaS 安全挑战
您的企业环境是现代且高度分散的，员工在各地工作。在这种情况下，您如何发现远程员工在远程站点工作时用于共享敏感数据的未经批准的应用程序？您如何确保数据不会从已批准的企业应用程序中非法共享给未经授权的来源？而且，您如何保护您的数据，确保其合规？像您这样的企业今天需要的是一种全新的数据和云安全方法，与 SaaS 的飞速增长以及其中数据的数量、种类和速度保持同步。
保护未经批准的应用程序
今天有无数基于 SaaS 的云应用程序可以用来完成任何任务。这些应用程序的范围从笔记应用程序到文件共享应用程序，再到社交媒体、协作工具等等。
为什么？
公司没有办法监控和控制哪些应用程序正在被访问和使用，以及由谁访问和使用。SaaS 应用程序的数量呈指数级增长，其中许多应用程序在没有 IT 知识和明确批准的情况下进入用户手中。影子 IT 应用程序传输敏感数据，造成安全漏洞，使组织面临数据泄露的高风险。影子 IT 是一个长期存在的问题，因为 IT 部门无法准确了解正在使用哪些应用程序以及通过它们上传或下载哪些敏感数据。
请参阅我们的方法。
我们认为，要想全面了解和控制所有正在使用的 SaaS 应用程序、它们的影子 IT 风险，并智能地跟上 SaaS 不可阻挡的增长，需要一种同类最佳的 SaaS 内联方法。通过使用高级风险评分、分析、报告和安全策略规则创作，您的组织拥有 SaaS 可见性和安全控制，以防止在您的网络上使用未经批准的 SaaS 应用程序的数据安全风险。
保护受批准的应用程序
随着您认可的 IT 应用程序迁移到云中，泄露敏感数据和传播恶意软件的风险会增加。这意味着您的 IT 团队缺乏必要的洞察力来帮助确定您的组织是否面临任何数据泄露或与合规相关的政策违规的风险。
为什么？
Slack®、Zoom®、Confluence®、Jira® 等现代协作应用程序和其他受认可的应用程序是用户今天大部分时间用于共享敏感信息的地方。这些通常不在其 API 保护范围内。此外，每个受批准的应用程序都有自己的设置来保护用户存储和共享数据的方式 — 设置和执行级别因应用程序而异。
我们的方法
全面的 SaaS API 方法使您能够一致地定义和实施策略，以保护所有已批准的 SaaS 应用程序中的数据。借助自然语言处理和基于 AI 的模型，我们与大多数协作应用程序的 API 集成可识别用户对话上下文中的敏感数据。
扫清数据检测盲点
数据检测，为了高效并因此成为一流的，必须利用各种检测技术来识别结构化和非结构化数据。
为什么？
如果 DLP 解决方案无法以高度可靠的方式发现所有敏感数据，其结果将无关紧要，因为它只能提供部分保护，最重要的是，它会导致大量误报。误报可能会干扰标准业务流程，并导致事件响应团队令人沮丧且耗时的事件分类流程。误报还可能阻止合法用户之间不需要停止的数据交换。不提供准确检测并产生过多误报的平庸 DLP 解决方案不值得投资。
我们的方法
我们认为，为了高效并因此获得一流的数据检测，必须利用各种检测技术，例如强大的云检测引擎、描述性数据配置文件、数据匹配和图像识别来识别结构化和非结构化数据。
管理有风险的用户行为
监控对敏感数据构成风险的远程员工行为对于 IT 团队来说可能具有挑战性并且难以控制。由于不合规行为而导致的任何数据传输都可能导致严重的安全违规，从而使组织面临数据丢失的高风险。
为什么？
当组织中恶意的内部人员最终为了个人利益或破坏而泄露数据时，就会发生数据泄露。善意但疏忽大意的员工也是数据丢失的重要途径。他们可能会通过公司数据丢失传输敏感数据，无意中暴露敏感数据，因为他们通过在云存储库上过度共享或将其发送给不受信任的第三方，通过公司未经批准的 SaaS 应用程序传输敏感数据，从而无意中暴露敏感数据。
我们的方法
我们相信每个用户都必须经过身份验证才能在任何给定时间控制对特定应用程序和数据的访问。当云应用程序和数据使用的“正常”模式存在偏差时，分析用户行为并明确定义和执行基于角色的数据访问和使用策略可以查明任何异常行为或实例。
传统的 CASB 和 DLP 解决方案充满了陷阱
在保护基于云的应用程序和流经它们的敏感数据时，安全团队通常会求助于云访问安全代理 (CASB)。然而，由于众多架构和运营效率低下，当前的第一代 CASB 解决方案会遭到破坏。
应用可见性不完整
第一代 CASB 专注于 HTTP/S，忽视了超过一半的非 Web 应用程序流量。它们仅依赖应用程序签名的静态数据库和应用程序发现的响应式支持请求。这种方法阻碍了在成为风险之前识别或遏制新的 SaaS 应用程序的能力。他们还缺乏 API 来保护分布式劳动力使用的现代协作应用程序。
数据保护不足
Legacy data protection methodologies struggle to keep pace with the volume and sprawl of sensitive data. Their data loss prevention relies mainly on regex-based and traditional data fingerprinting methods, resulting in slow and inaccurate protection. They have not adapted to detect data leakage through modern collaboration apps like Slack, Teams® and Zoom, which use new ways of communicating with short and unstructured messages.
安全不佳
大多数 CASB 供应商对高优先级威胁、未知恶意软件和违规行为的效力非常有限 — 大多数时候使用第三方沙箱工具作为威胁检测方法。此外，他们的内联代理方法仅提供对 HTTP/S 的可见性 — 仅部分覆盖客户。
覆盖范围不一致
孤立的 CASB 解决方案迫使组织应用不同的交付方法和技术来覆盖总部、分支机构和远程工作人员，从而在保护方面留下巨大的一致性差距。它们与组织的其他安全基础设施脱节，还需要网络更改和复杂的部署。
