エスカレートする前に攻撃を封じ込める
データリスクの特定は困難
セキュリティインシデントは、多くの場合従業員によって引き起こされます。人為的なエラーにより、アクセスコントロールと暗号化を介してアカウントが侵害されます。
Impervaは、偶発的なもの、不適切なもの、意図的に悪意のあるものであっても、不正アクセスを発見します。
アノマリではなく脅威に対応
アノマリに基づく分析は、チームをアラートで疲弊させます。どのように修復を迅速化し、全てのセキュリティインシデントを実際に調査する必要があることを確認しますか?
Impervaは、独自のアルゴリズムを使用し、誤検知を減らし、重要なデータベースの脅威を簡易なメッセージで提示します。
ただ反応するのではなく、コントロールする
Imperva Analyticsでは、偶発的な攻撃から回避的なエクスプロイトによる継続的な攻撃まで、さまざまなリスクを可視化できるため、手遅れになる前に状況を把握できます。
- 問題解決までの時間を短縮
- 単なる異常ではなく、実際のリスクに基づいて優先順位を設定
- 悪意のある人物を見つけダメージを受ける前に特定
- 監査が失敗する前にコンプライアンス違反を修正
- 複雑な問題を簡単なメッセージで説明する明確な要約を提示
- 誤検知を排除し、SOCチームは重大な問題に集中

大手金融サービス会社
Imperva Data Risk Analyticsは、重要なデータアクセスの問題を発見することで、セキュリティアラートの量を大幅に削減し、インシデントの解決を迅速化し、スタッフの効率を向上させました。
- 誤検知の削減
毎日のアラートが1万件から10~20件へ減少
- 得られたインサイト
概要を明確にすることで、迅速な調査と解決が可能に
- 生産性の向上
アナリストのアウトプットは、同等の人数でほぼ100%達成
- 効果の向上
社員による大規模な範囲外ダウンロードを含む3件の重大インシデントを発見
「Imperva は、組織が毎日大量のビジネスデータのリスク軽減課題に対応するのに役立っています」
セキュリティオペレーションディレクター 大手金融サービス会社
Data Risk Analytics の機能
Impervaは、深いセキュリティの専門知識と機械学習を組み合わせ、安全な慣行やグループの規範に違反するユーザとコンピュータシステムの両方の行動を特定します。
複雑または回避的な行動が原因であっても、すぐに分析によって脅威が特定されます。重要な問題についてはアラートが送信され、リスクの低い問題は除外されます。
カスタマイズ可能なルールにより、独自のリスク属性を分析プロセスに組み込むことができます。
