Dans cette série d’articles, nous emmenons nos lecteurs à la découverte des différents défis auxquels sont désormais confrontées les entreprises en matière de sécurité des données. Nous y détaillons les tenants et les aboutissants de chaque sujet, en décrivant les raisons pour lesquelles ils sont tous importants en matière de sécurité des informations sensibles. Nous expliquons également comment votre entreprise peut répondre de manière exhaustive et simple à chaque cas d’utilisation grâce aux technologies Zscaler, telles que Cloud Access Security Broker (CASB), la protection contre la perte de données (DLP), et bien plus.
Dans chaque article de cette série, une brève vidéo abordera les sujets évoqués ci-dessus tout en proposant une démonstration succincte dans l’interface utilisateur de Zscaler, afin d’illustrer concrètement la manière de protéger vos données.
Parmi les sujets précédemment abordés citons l’informatique fantôme, le partage de fichiers à risque, les erreurs de configuration SaaS, les entités SaaS hors entreprise et les fuites de données sensibles. Ce blog traite du sujet suivant :
Amélioration de la détection DLP
Les entreprises souhaitent souvent sécuriser des valeurs de données spécifiques plutôt que des informations correspondant à un modèle de données particulier. Une entreprise pourrait, par exemple, souhaiter sécuriser les numéros de carte de crédit de ses clients, mais ne pas se soucier des employés qui utilisent leurs cartes de crédit personnelles pour effectuer des achats personnels. Dans de tels scénarios, les solutions DLP qui ne peuvent analyser que des modèles de données (comme des numéros de carte de crédit génériques) généreront une myriade de résultats de faux positifs. Cela représente une perte de temps pour les administrateurs qui doivent examiner d’innombrables alertes pour s’assurer que les bonnes données sont réellement protégées.
Zscaler Exact Data Match (EDM) répond à ce type de cas d’utilisation et atténue les désagréments décrits ci-dessus. L’identification de valeurs de données spécifiques à protéger plutôt que de modèles de données génériques permet d’améliorer la précision de la détection, de réduire le nombre de faux positifs et de ménager le temps des administrateurs. Étant donné que seuls les hachages de données exactes sont téléchargés vers Zscaler à des fins d’EDM, les données sensibles ne quittent jamais la zone d’influence du client.
Regardez la démo ci-dessous pour voir comment EDM fonctionne dans l’interface utilisateur de Zscaler.
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