在攻击升级之前及时遏制
数据风险难以确定
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
应对真正的威胁,而非仅仅是异常
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
不该是被动响应,而应当主动控制
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。
- 加快解决问题的时间
- 优先考虑实际风险而不仅仅是异常
- 在他们造成损害之前发现恶意行为者
- 在审计失败前纠正违规行为
- 获得清晰的摘要,用简单的术语解释复杂的问题
- 消除误报并使 SOC 团队能够专注于关键问题

客户故事
某行业排名较前的金融服务公司
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。
- 减少误报
每日警报从 10,000 个减少到 10 - 20 个优先问题
- 获得的见解
清晰的摘要支持快速调查和解决方案
- 提高生产力
在安全团队不增加人手的情况下,DRA分析系统的输出几乎达到了 100% 的数据访问事件覆盖率
- 提高效率
工作人员发现了 3 起严重事件,包括一名员工进行了大量超出权限范围的下载
“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
数据访问行为风险分析的工作原理
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。
