Proofpoint Automate

속담에 나오는 “건초 더미에서 바늘 찾기”를 시도하는 다른 규정 준수 솔루션과 달리, Proofpoint Automate에서는 적응형 타겟 선별 제거 방식을 사용하여 검토자 대기열에서 “메시지 건초 더미”를 최대한 안전하게 제거합니다. 이렇게 하기 위해 과거 검토자의 결정과 경험을 통해 학습된 인사이트를 자동으로 적용합니다. 머신 러닝과 플래그 중복 제거를 함께 사용하여 오탐지를 최대 84%까지 줄일 수 있습니다. 즉, 인적 오류의 원인이 되는 검토자의 피로도를 줄이고 가치가 높은 콘텐츠에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

• Proofpoint Supervision의 각 플래그 지정 규칙에 대해 자동 검토 모델로부터 2차 점수를 받으십시오.
• 평가 모드에서 모델의 효율성에 대한 보고를 사용하여 모델 결정과 검토자 결정을 비교하십시오.

감독 규칙에 따라 플래그 지정하도록 설계된 콘텐츠(예: 표준 텍스트)로 검토 대기열이 넘쳐나기 쉽습니다. 또한 자동화된 알림과 같은 항목은 검토 대기열을 어지럽히는 또 다른 유형의 저위험 콘텐츠입니다. Proofpoint Automate를 사용하면 새로운 면책 조항과 저가치 콘텐츠의 새로운 발신자를 자동으로 감지하고 차단하여 향후 오탐지를 방지할 수 있습니다.

• 저가치 콘텐츠와 발신자를 자동으로 감지한 후 관리자 검토로 보내 구성에 더 빠르게 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 제안을 활용하여 제외해야 할 저가치 감독 콘텐츠를 파악할 수 있습니다.

Proofpoint Automate를 사용하면 모니터링되는 모든 사용자에게 머신 러닝 인사이트를 비용 효율적으로 확장할 수 있습니다. 이는 제한적인 라이선스 수수료가 부과되는 다른 규정 준수 솔루션과는 다릅니다. 이로 인해 배포가 제한되고 의미 있는 인사이트를 놓칠 수 있습니다. Automate는 고객의 진화하는 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 확장됩니다. 또한 사용자 감독에 대한 ROI를 개선합니다. 게다가 비즈니스와 관련된 새로운 시나리오로 학습할수록 그 가치는 더욱 커집니다.

• 전문 교육에 투자하지 않고 기성 모델로도 즉각적으로 가치를 창출할 수 있습니다.
• 모델 평가 및 실행을 위한 확장 가능한 프레임워크를 통해 인프라 및 유지 관리보다 데이터와 인사이트에 집중할 수 있습니다.

Proofpoint Automate를 사용하면 데이터와 위험 시나리오를 쉽게 조정할 수 있습니다. 이 솔루션은 기본 제공 또는 맞춤형 머신 러닝 모델의 강력한 기능을 제공하며, 규정 준수 태세의 효율성을 개선합니다. 또한 Proofpoint Professional Services를 통해 배포를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 가치 창출 시간을 단축하고 규제 준수 위험 완화를 위해 자체 데이터 과학 팀을 유지하는 비용을 절감할 수 있습니다.

• 기본 제공 모델로 신속하게 가치를 창출하십시오.
• Proofpoint Professional Services를 활용하여 고유한 시나리오와 데이터에 적합한 맞춤형 모델을 구축하십시오.
• 팀이 고유한 인사이트를 활용하는 사내 모델을 구축하여 감독 효율성을 높일 수 있도록 역량을 강화하십시오.

Proofpoint Automate는 Proofpoint Supervision의 추가 기능입니다. Proofpoint Automate는 고객이 Proofpoint 아카이빙 및 감독 기술로 이미 구축한 감독 워크플로를 개선합니다. 또한 Proofpoint Supervision에서 플래그 지정된 메시지 및 콘텐츠만 머신 러닝 모델에 의해 평가되고 채점됩니다. Proofpoint Supervision에서 구성된 특정 임계값을 충족하는 항목에 대해, 다양한 조치를 결과로 설정할 수 있습니다. 여기에는 검토에서 제외, 인적 검토를 위해 대기열에 유지, 에스컬레이션 등이 포함됩니다.

• 검증된 규칙 기반 보호와 통합된 혁신적인 머신 러닝 기술을 단일의 통합된 플랫폼에서 경험해보십시오.
• 실시간 아카이브 전체 검색 기능을 통해 플래그 지정된 문제에 대한 심층적인 인사이트를 확보하십시오.

• 검토자 흐름 및 수정 사항에 관한 광범위한 보고 및 감사를 통해 규정 준수 증거를 제시하고 전달하십시오.
• 분석 지원 형식으로 데이터를 내보내 추가 모델을 구축하고 개선하십시오.