终端数据防泄漏(DLP)
通过具备上下文感知的强制执行,阻止敏感数据在 Windows、macOS 和 Linux 上通过应用程序、浏览器、AI 工具、copilot 以及可移动设备从终端设备外泄。
信任之选
定义
什么是数据丢失防护(DLP)?
[PENDING PROFESSIONAL TRANSLATION - EN placeholder] Data loss prevention (DLP) is the set of policies and controls that stop sensitive information from leaving an organization without authorization, whether through a careless upload or a targeted attack. Effective DLP watches how data moves across endpoints, network traffic, email, and cloud apps, and ties those controls to who is actually allowed to reach the data in the first place.
影子 AI、内部人员威胁、离线端点以及跨平台环境都可能造成盲区,使敏感数据更容易被窃取(外传)。
Shadow AI 扩大数据暴露面
员工会在缺乏安全监督的情况下,将敏感数据粘贴到 AI 工具和 Copilot 中,从而创建了无法控制的数据外传路径,而传统 DLP 策略从未设计用于检测或阻止这类行为。
终端处的内部人员风险
恶意或粗心的内部人员可以通过应用程序、浏览器、USB 设备或打印机来转移敏感数据,从而绕过外围控制,增加未被发现的数据丢失风险。
混用操作系统会造成策略漏洞
Windows、macOS 和 Linux 终端之间的控制不一致会造成执行漏洞,使得难以应用统一的数据保护策略,或保持对用户活动的可见性。
离线端点缺乏监管
空隙隔离(与网络完全断开)以及间歇性连接的系统往往在没有持续监控的情况下运行,从而产生盲区:敏感数据可能在不被发现的情况下被复制、移动或移除。
应用场景
控制端点与 AI 之间的数据流转
通过浏览器和应用阻止数据外泄
通过可根据用户身份、文件敏感度和目标风险自适应的策略执行,阻止将敏感数据上传到 Web 应用、SaaS 平台和本地应用程序。
在混合操作系统环境中实施一致的保护
在 Windows、macOS 和 Linux 上应用统一且具上下文感知的策略,消除执行差距,并确保在多样化的终端环境中实现一致的数据保护。
在离线与与网络隔离(air-gapped)的系统上保持保护
将策略执行扩展到与网络隔离(air-gapped)以及间歇性连接的终端,减少那些原本可能在缺少监督的情况下被复制、移动或移除的敏感数据盲区。
通过具备上下文感知的强制执行降低内部威胁风险
关联数据敏感度、用户身份和设备上下文,以识别高风险行为,并在暴露升级之前自动阻止未经授权的数据流转。
Netwrix 的方法
在终端处阻止敏感数据外泄
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Data and Identity Powered Endpoint DLP Enforcement
Netwrix 提供端点 DLP,通过单一、基于策略的框架,在 Windows、macOS 和 Linux 上统一实现:面向传输中数据的内容感知保护、设备控制、通过 MDM 强制对 USB 进行加密,以及针对静态数据的 eDiscovery。基于数据敏感度、用户 identity 和设备上下文制定的策略,即使在离线或隔离网络(air-gapped)的端点上,也能防止数据在应用程序、AI 工具和外设之间外泄。
在 Windows、macOS 和 Linux 上一致地执行
在 Windows、macOS 和 Linux 终端上统一应用 DLP 策略,以消除控制漏洞,并确保无论操作系统或设备配置如何,都能提供一致的防护。
覆盖 40 多种设备类型进行数据控制
通过 USB 盘、蓝牙、打印机以及 40 多类外设来阻止或限制敏感数据传输,从而降低由内部人员驱动的数据外传风险。
使用身份和数据上下文来执行策略
结合数据敏感度、用户身份和设备上下文,应用更精确的控制策略,减少误报,并在终端上防止未授权的数据移动。
即使在离线与隔离网络(air-gapped)系统上也保护数据
在间歇连接或隔离网络(air-gapped)的终端上保持策略执行与可视性,以防止数据外传并减少企业网络之外的盲区。
DLP 与 DSPM 的区别
两者对数据安全都很重要,但回答的问题不同。以下是它们如何分工。
数据丢失防护(DLP)
Data Security Posture Management (DSPM)
主要关注点
实时阻止敏感数据外泄
查找并分类敏感数据所在位置及可访问人员
数据状态
传输中和使用中的数据
云端和本地存储中的静态数据
典型触发场景
用户或应用尝试移动、共享或外泄数据
扫描发现过度暴露、过期或分类错误的数据
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数据丢失防护 FAQ
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