数据访问行为风险分析 |查明高风险事件

在攻击升级之前及时遏制

安全事故往往是由员工造成的。人为错误会导致直接通过访问控制和加密的帐户被盗。 Imperva 会自动发现数据访问行为，无论是意外、错误的做法还是故意、恶意的操作。

90% 的数据泄露是由人为错误造成的

基于异常的分析，往往会使得警报淹没安全响应团队。您如何加速修复流程并确保每个重要的安全事件都得到调查？ Imperva 使用专门构建的算法来减少误报，并且以通俗的语言警示关键的数据库威胁。

32% 的 IT 专业人员因误报太多而忽略警报

Imperva Analytics 使得您可以从非常广阔的监控范围中，及时获知意外暴露漏洞和风险，从而能够规避的可能面临的持续攻击。

客户故事

Imperva Data Risk Analytics 数据访问行为风险分析通过发现关键数据访问问题，显着减少了安全警报的数量，加快了事件解决速度，并提高了员工效率。

“Imperva 每天帮助我的团队处理大量业务数据的风险缓解问题”
安全运营总监 任职于某行业排名较前的金融服务机构

Imperva 将深厚的领域安全专业知识与机器学习相结合，以识别违反安全实践或对照组正常操作模式的用户或计算机系统。即使通过复杂的组合或规避检测的操作来伪装，我们的分析也可以立即发现威胁行为。针对严重问题发送警报，同时过滤掉低风险问题。可定制的规则，使您能够将企业机构独特的风险属性纳入分析流程。

下载参数表

下载参数表

了解我们如何帮助您保护您的网络应用程序和数据。

安排演示

安排演示