Detección y prevención
Information Protection
Señales de alerta de riesgo de amenazas internas y pérdida de datos en endpoints
Las señales que indican una posible pérdida de datos a nivel de endpoints a causa de un accidente o una actividad sospechosa atribuible al personal interno no son las mismas que si se trata de hackers o malware en el sistema.
Detenga la pérdida de datos con Endpoint DLP y la plataforma ITM
Detecte las operaciones maliciosas o accidentales para descargar, cargar, cortar, copiar y pegar, o cambiar el nombre o imprimir archivos, a través de los siguientes canales:
- Web
- USB
- Sincronización cloud local
- Trabajos de impresión
- Archivos adjuntos de correo electrónico
- Texto sin formato en una aplicación
Prevenga toda interacción con datos que comporte riesgos en los canales habituales para endpoints, a través de URL de origen, etiquetas de clasificación de datos, extensiones de archivos, grupos de usuarios, dispositivos USB o proveedores de almacenamiento cloud, entre otros medios.
Detecte la actividad sospechosa del personal interno gracias a Proofpoint ITM
Identifique el abuso de privilegios, la omisión de controles de seguridad, el acceso no autorizado, el uso ilegítimo de aplicaciones, la actividad ilegal, el fraude, el sabotaje tecnológico y otros comportamientos contrarios las políticas.
Comportamientos de riesgo
Aproveche el potente motor de búsqueda y filtrado para identificar de manera proactiva los riesgos, a partir de exploraciones de datos personalizadas. Diseñe una exploración adaptada a su organización o bien utilice una predefinida en función del nivel de conocimiento de nuestros clientes.
Arquitectura de endpoints ligera
Los agentes de endpoints obtienen telemetría y aplican las medidas de prevención. Al ejecutarse principalmente en modo de usuario con nuestro controlador de archivos patentado, ITM puede conseguir una arquitectura ligera líder en el sector. Nuestros clientes usan a menudo nuestra solución junto a otros productos de seguridad de endpoints, sin tener que sufrir las habituales quejas del usuario final ni el impacto en el rendimiento.