Netskope launcht Endpoint-DLP-Lösung
Einheitlicher Datenschutz über Cloud und Web hinaus
Netskope, Anbieter im Bereich Security-Service-Edge (SSE) und Zero Trust, stellte seine Endpoint-Data-Loss-Prevention-Lösung (DLP) vor. Diese erweitere den einheitlichen Datenschutz nun auch auf Endgeräten und privaten Anwendungen und ermögliche es der Anwenderschaft, ihre Daten in allen Bereichen eines hybriden Unternehmens zu schützen.
Zero-Trust-Prinzipien sind ein wichtiger Bestandteil eines SSE, die den für eine moderne Secure-Access-Service-Edge-Architektur (SASE) erforderlichen Security Stack definiert. Datenschutz ist hierbei in zwei Bereichen von besonderer Bedeutung: Erstens muss die Sicherheit "mit den Daten mitgehen", wo immer in einer hybriden Arbeitswelt auf diese zugegriffen wird. Zweitens muss bei der Bestimmung der richtigen Zugriffslevel grundsätzlich Zero Trust gelten. Ältere Endpoint-DLP-Lösungen in Unternehmen können das nicht leisten, liegen meist in Silos, sind kompliziert, greifen zu sehr in die Architektur ein und behindern so die Produktivität der Nutzer.
Mit der Erweiterung der Intelligent-SSE-Plattform sollen Anwenderunternehmen ihre Daten in SaaS- und IaaS-Umgebungen, in privaten Anwendungen, im Web, in E-Mails und auf den Endgeräten selbst mit einer einzigen konvergenten DLP-Lösung schützen können. Diese nutze dabei neben maschinellem Lernen auch User and Entity Behaviour Analytics (UEBA) und Funktionen zur Abwehr von Insider-Bedrohungen und verbessere so die Wirksamkeit, Effizienz und Agilität der Sicherheitsvorkehrungen.
Zu den Funktionen von Endpoint DLP gehöre unter anderem kontextabhängiger, Zero Trust-basierter Datenschutz auf lokalen Peripheriegeräten wie USB-Laufwerken und Druckern sowie einheitliche Datenklassifizierung, Richtliniendurchsetzung und Störungs-Management über SaaS, IaaS, private Anwendungen, Web, E-Mail und Endgeräte hinweg.
Darüber hinaus stehe ein patentierter, schlanker Endpoint-Agent mit Cloud-basierter Prüfung und kontextbezogenen Datenschutzrichtlinien für bessere Nutzerfreundlichkeit zur Verfügung. Maschinelles Lernen und Advanced Analytics sorgen laut dem Anbieter zudem für einfachere Datenklassifizierung und Richtliniendefinition und geringeren operativen Aufwand. Schließlich ermögliche die UEBA-Funktion für die Erkennung und Vermeidung komplexer Data-Loss-Szenarien wie zum Beispiel Insider-Risiko, bei dem Nutzer unbeabsichtigt oder sogar böswillig ihren Zugang zu Daten missbrauchen.
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