プロアクティブDLP™ v2.22.0の新機能

Proactive DLP は、すでに提供されている強固な機能をベースに、AIを活用した文書識別機能をさらに改良し、より正確で効率的な文書分類を実現しました。これらの機能強化により、企業はより幅広い種類の文書において、機密情報をより適切に認識し、保護することができます。 

AIによる文書識別の最新の機能強化には以下が含まれる： 

高度な機械学習アルゴリズムにより検出精度が向上し、機密文書をより正確に識別し、誤検出を減らすことができます。

Proactive DLP を含む、さらに幅広い文書タイプをサポートするようになった：

• 財務書類 
• OCR処理された文書 
• 特殊なファイル形式 

この機能はMetaDefender Core で有効にすることができる： 

セキュリティの脅威や不正行為のリスクというと、企業のネットワークに侵入して情報やデータを盗み出そうとするハッカーや外部からの攻撃に目が行きがちだ。しかし、内部からの脅威もデータ漏えいの一般的な原因です。 

従業員や信頼できる内部関係者からの脅威は増加の一途をたどっている。2023年には、内部関係者によるセキュリティ侵害の年間コストは、1組織あたり平均1,620万ドルに急増し、このようなインシデントを封じ込めるまでの平均時間は86日に延びました。企業はこれまで以上に、機密情報やデータを保護するための強固なセキュリティ・プロトコルを導入することが重要です。 

過去5年間で、外部からのサイバー脅威とは対照的に、インサイダー攻撃の検知と防止における課題認識は大きく変化した。悪意のある内部関係者に対する懸念は大幅に増加しており、2019年の60％から2024年には74％に上昇した。この上昇は、意図的な内部者攻撃に対する認識や経験が高まっていることを示している。

2024年インサイダー脅威レポート」によると、財務データ、顧客データ、従業員データは悪意のあるインサイダーにとって非常に脆弱である。金融データは直接的に収益化できる可能性があるため、特にリスクが高い。顧客データはこれに次いで、PII（個人を特定できる情報）の損失に対する懸念が高まっている。従業員データも重大な懸念事項であり、機密性の高い人事情報の誤った取り扱いによるリスクを浮き彫りにしている。報告書は、企業の機密データはすべて影響を受けやすいことを強調し、包括的なデータ・セキュリティ対策の必要性を強調している。 

悪意のある内部関係者は、しばしば巧妙なテクニックを使ってセキュリティ対策を迂回する。