Detecção de Dados Sensíveis
Proteja seus dados mais importantes na nuvem com a Orca Cloud Security Platform. A Orca varre todo o seu ambiente de nuvem para descobrir dados sensíveis em risco e prioriza alertas com base no contexto ambiental.
O Desafio
Soluções legadas criam pontos cegos
Cibercriminosos querem seus dados sensíveis, por isso protegê-los é prioridade máxima. Mas você não pode proteger o que não vê. Soluções baseadas em agentes, legadas ou pontuais deixam pontos cegos onde dados sensíveis podem se esconder e invasores podem explorar.
- Em média, menos de 50% dos ativos são cobertos por soluções baseadas em agentes.
- Ferramentas legadas, soluções pontuais e plataformas mal integradas não contextualizam totalmente o risco, como se um armazenamento de dados está exposto publicamente ou conectado a um ativo voltado para a internet.
Nossa Abordagem
Proteja suas joias da coroa com as ferramentas de segurança de dados agentless da Orca
A Orca detecta dados sensíveis em risco tanto na carga de trabalho quanto no plano de controle, indicando a localização exata e fornecendo amostras mascaradas dos dados para remediação rápida. Ela também utiliza o contexto, como a localização e a acessibilidade dos ativos que contêm os dados. Essa abordagem separa o ruído dos riscos verdadeiramente críticos que ameaçam o seu negócio.
Mantenha seus dados sensíveis seguros com cobertura completa e detecção de risco
A Orca varre os cantos ocultos do seu ambiente de nuvem em busca de dados sensíveis em risco, desde informações de identificação pessoal (PII) até informações de saúde protegidas (PHI) e muito mais.
- Detecte dados sensíveis em risco em cada carga de trabalho em todo o seu ambiente de nuvem, independentemente do estado — seja em execução, ociosa, pausada ou parada.
- Alertas indicam a localização exata dos dados sensíveis e fornecem amostras mascaradas para triagem e remediação eficientes.
- A detecção de dados sensíveis abrange PII, incluindo endereços físicos, endereços de e-mail, números de cartão de crédito e identificadores de Seguro Social.
Como a Orca classifica suas joias da coroa
A Orca prioriza ameaças e caminhos de ataque que colocam em perigo seus ativos mais críticos, focando em evitar violações de dados e ataques prejudiciais, em vez de dar a mesma prioridade a todas as ameaças.
- Para determinar quais ativos são críticos para os negócios, a Orca descobre automaticamente dados sensíveis e ativos críticos, incluindo ativos com permissões de acesso amplas e exposição de segredos.
- Os clientes também podem marcar e classificar ativos críticos por conta própria. As categorias de “joias da coroa” da Orca incluem informações de identificação pessoal (PII), propriedade intelectual, informações financeiras e muito mais.
- Quaisquer ameaças ou caminhos de ataque que coloquem em perigo as joias da coroa da empresa receberão automaticamente a prioridade e a pontuação de impacto nos negócios mais altas.
A Orca elimina o ruído
A Orca facilita a remediação de dados sensíveis em risco na nuvem. A varredura estatística e as heurísticas reduzem o ruído, enquanto a análise contextual ajuda a priorizar o risco para que as equipes de segurança possam focar no que realmente importa.
- A Orca utiliza varreduras estatísticas e heurísticas baseadas em limites para ajudar a reduzir falsos positivos. Uma varredura estatística pode determinar, por exemplo, que um único número aleatório de nove dígitos em um arquivo provavelmente não é um número de Seguro Social real, ao contrário de um arquivo contendo muitos números de nove dígitos.
- Mesmo com análises baseadas em heurística, falsos positivos ainda são possíveis. A Orca fornece a localização do arquivo e várias amostras mascaradas de dados sensíveis potencialmente em risco para ajudar você a identificar rapidamente falsos positivos.
- Ao priorizar alertas, a Orca considera a acessibilidade dos dados sensíveis identificados. Por exemplo: o recurso está exposto publicamente? A carga de trabalho está parada ou pausada? O ativo que contém os dados sensíveis possui vulnerabilidades críticas?
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