Разработчики: | NortonLifeLock (ранее Symantec) |
Дата последнего релиза: | апрель 2013 года |
Технологии: | ИБ - Предотвращения утечек информации |
Содержание |
Symantec DLP использует технологию анализа содержимого нового поколения. Нарушения установленных политик обрабатываются автоматизированной системой управления инцидентами с функциями ролевого доступа сотрудников ИТ-департамента. Технология снятия «цифровых отпечатков» (Digital Fingerprints) применима к любым типам документам, включая текстовые, аудио и видео документы, чертежам, а также для баз данных (SQL, Oracle и т.д.), отдельных таблиц или их частей. Наряду с инновационной технологией снятия «цифровых отпечатков», Symantec также поддерживает традиционные методы: распознавание и отслеживание по ключевым словам, словарям, регулярным выражениям. Помимо средств предотвращения утечек на уровне сети в арсенале Symantec DLP также имеется агент для рабочих станций – Symantec DLP Endpoint. С его помощью обеспечивается предотвращение утечек на сменные носители информации (USB, CD/DVD и пр.), проверка содержимого при выводе на печать (с возможностью блокировки), а также слежение за буфером обмена (функция Copy/Paste).
Пакет локализации Russian Language Pack for Symantec DLP 10.5. будет бесплатным как для существующих, так и для будущих заказчиков Symantec DLP. Загрузка пакета локализации доступна всем текущим пользователям с сайта http://fileconnect.symantec.com/ по серийному номеру продукта.
2011
Symantec Data Loss Prevention 11
Новая версия решения будет включать в себя самообучаемый алгоритм анализа данных Vector Machine Learning (VML). VML – первая и единственная на рынке технология анализа и предотвращения утечек данных, основанная на принципах искусственного интеллекта и способная самостоятельно идентифицировать данные, доступ к которым должен быть ограничен. Кроме того, Symantec Data Loss Prevention 11 повышает эффективность процесса реагирования на инциденты при помощи усовершенствованной технологии Data Insight , а также предусматривает дополнительные меры безопасности на конечных точках.
Больше данных – больше рисков
Объем неструктурированных данных растет более чем на 60% в год. Как следствие, постоянно усложняется управление ими, и становится все сложнее обеспечивать их защиту. Наиболее ценная информация предприятий – их интеллектуальная собственность – часто теряется в растущем объеме неструктурированных документов, большинство из которых не являются конфиденциальными. Хранилища неструктурированных данных обычно слабее защищены, что делает их более уязвимыми для внутренних и внешних угроз. Как показали результаты целевых атак, таких как Hydraq и других широко известных случаев потери внутренних данных, объекты интеллектуальной собственности сейчас более уязвимы, чем когда-либо ранее.
Vector Machine Learning самостоятельно обнаружит данные, требующие защиты от утечек
Организация должна идентифицировать конфиденциальные документы до того, как предпринимать шаги по их защите. Предотвращение потери данных традиционно основывалось на двух категориях технологии определения данных: методе «цифровых отпечатков» и описании информации. Метод «цифровых отпечатков» предполагает сбор всех документов, которые подлежат защите и применения к каждому файлу уникального индектификатора - «цифрового отпечатка». Альтернативный подход (описание данных) предполагает определение типовых выражений и списка ключевых слов для идентификации критических документов. Метод «цифровых отпечатков» может представлять значительные трудности для организаций с широко рассредоточенными данными, а разработка правил, описывающих данные, может оказаться очень трудоемким процессом, результаты которого могут быть менее точными, чем при использовании метода «цифровых отпечатков».
Vector Machine Learning – инновационная технология анализа, разработанная Symantec. Она призвана преодолеть ограничения существующих технологий идентификации документов. 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 Vector Machine Learning 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.
Data Insight упрощает процесс защиты информации
Решение Symantec Data Loss Prevention 11 включает усовершенствованную технологию Symantec Data Insight, которая улучшает процесс реагирования на инциденты путем определения наиболее уязвимых мест хранения данных и автоматического уведомления об этом пользователей. Новая функция ранжирования рисков Risk Scoring будет создавать рейтинг папок для восстановления с учетом объемов и уровня критичности данных, содержащихся в папках, а также параметров доступности папки. Новая функция восстановления данных Data Owner Remediation будет автоматически предупреждать пользователей по e-mail о потенциальных рисках, которым подвергаются их данные, хранящиеся в общих центрах обработки данных. Такой комплекс мероприятий повысит эффективность защиты данных организаций.
Защита «конечных точек» стала ещё надёжнее
Symantec Data Loss Prevention 11 представит 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. Функция контроля доступа к приложениям Application File Access Control призвана обеспечить поддержку таких пользовательских программ, как iTunes, Skype и WebEx не подвергая риску конфиденциальные данные. Функция Trusted Devices обеспечит 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).
2013
Symantec Data Loss Prevention 11.5
Версия продукта Symantec Data Loss Prevention 11.5, комплексного решения для поиска, отслеживания и защиты конфиденциальных данных с учетом их содержания, имеет ряд ключевых преимуществ и позволяет, в частности:
- препятствовать неконтролируемому распространению конфиденциальных данных за пределы предприятия через сеть, сетевые хранилища и компьютеры работников;
- выявлять приводящие к утечке конфиденциальных данных нарушенные бизнес-процессы;
- осуществлять мониторинг и защиту передачи важной информации на общедоступные веб-сайты;
- определять и развертывать универсальные политики общекорпоративного уровня безопасности.
2015
Технологии ABBYY применяются в DLP-решении Symantec для распознавания информации на изображениях
OCR-технологии ABBYY используются в DLP-решении компании Symantec для распознавания и блокировки передачи конфиденциальных данных на изображениях. Решение Symantec Data Loss Prevention позволяет минимизировать вероятность утечки информации за счет оперативного анализа ее перемещения, при этом используются передовые технологии анализа данных.
При утечке информации, критичной для организации, велика вероятность финансовых потерь или снижения доверия к компании со стороны ее клиентов и партнеров. Компании выбирают разные процессы создания, хранения и обработки данных, поэтому зачастую информация хранится и передается не только в текстовом, но и в графическом формате. Например, важные документы могут быть в виде отсканированных копий бумажных документов или скриншотов.Группа компаний «ВДГБ»: 28 лет успеха на рынке 1С
Решение Symantec DLP при помощи OCR-технологий ABBYY открывает новые возможности по защите конфиденциальной информации для компаний, использующих СЭД или практикующих перевод бумажной документации в электронные копии. Технологии ABBYY помогают обрабатывать потоки графических данных, не лишая решение Symantec DLP возможности мгновенно блокировать передачу информации. При этом все процессы обработки остаются незаметными для пользователя и не вызывают временных задержек.
«При выборе поставщика технологий оптического распознавания текстов мы ориентировались на такие критерии, как надежная репутация производителя, инновационные идеи и технологии, высокое качество реализации решений, и, конечно, обязательная поддержка русского языка. ABBYY и ее технологии отвечают всем нашим требованиям, и мы рады, что DLP-решение Symantec стало еще более совершенным с помощью OCR-технологий компании», – комментирует Александр Клиентов, технический консультант по информационной безопасности, Symantec.
От существующих решений связка ABBYY и Symantec DLP отличается значительным архитектурным и технологическим превосходством, а также масштабируемостью для обработки любых объемов передаваемых за пределы компании или хранимых во внутренних системах данных.
Заказчик | Интегратор | Год | Проект |
---|---|---|---|
- Новая перевозочная компания (НПК) | Крок | 2013.05 | ![]() |
- Роснано | Крок | 2013.03 | ![]() |
- ОГК-3 | Leta IT-company | 2011.02 | ![]() |
- UPECO | Leta IT-company | 2011.01 | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)