중요 데이터 보호를 지원하는 데이터 분류 소프트웨어

조직이 데이터를 생성, 저장 및 공유하는 방식은 매우 다양하여 보호해야 할 데이터를 식별하기가 점점 어려워지고 있습니다. 네트릭스 데이터 분류를 사용하면 조직 전체에서 중요한 비즈니스 콘텐츠와 민감한 콘텐츠를 정확하게 식별하고 분류하여 데이터 유출 위험을 줄이고 규정 준수 요구 사항을 더 적은 노력과 비용으로 충족할 수 있습니다.

민감한 정보의 무분별한 확산이 우려되십니까?

조직의 공격 표면을 최소화하려고 하십니까?

규정 준수 및 개인정보 보호 요구 사항 충족에 대해 우려하고 있습니까?

민감한 정보를 식별하고 노출을 줄입니다.

온프레미스와 클라우드 모두에서 재무 데이터, 의료 기록 및 기타 개인 식별 정보(PII)와 같은 민감한 콘텐츠를 찾습니다. 신중한 수정 결정을 내릴 수 있을 때까지 안전하지 않은 위치에 저장되거나 많은 사용자 그룹이 액세스할 수 있는 중요하거나 민감한 데이터를 자동으로 격리하여 노출을 최소화합니다.

민감 정보 식별 및 노출 감소

온프레미스 및 클라우드 환경에서 재무 데이터, 의료 기록, 기타 개인 식별 정보(PII) 등의 민감한 콘텐츠를 찾습니다. 안전하지 않은 위치에 저장되어 있거나 많은 사용자 그룹이 액세스할 수 있는 중요하거나 민감한 데이터를 자동으로 격리하여 노출을 최소화하고, 신중한 수정 조치를 결정할 때까지 보호합니다.

불필요한 데이터를 제거하여 공격 표면을 축소합니다.

조직은 노출된 오래된 레코드로 인해 벌금을 부과받거나 규정 준수 감사에 실패하는 경우가 너무 많습니다. 이러한 레코드는 단순히 삭제될 수 있었을 것입니다. 네트릭스의 데이터 분류 소프트웨어를 사용하면 IT 환경 전체에서 중복되거나 사용되지 않거나 사소한 정보를 찾아서 정리하여 공격 표면을 줄일 수 있습니다.

불필요한 데이터 제거를 통한 공격 표면 축소

노출된 오래된 레코드(단순 삭제 가능)로 인해 조직이 벌금을 부과받거나 규정 준수 감사에 실패하는 경우가 너무 빈번합니다. 네트릭스의 데이터 분류 소프트웨어를 사용하면 IT 환경 전반에서 중복, 쓸모없거나 사소한 정보를 찾아 정리하여 공격 표면을 줄일 수 있습니다.

보다 적은 노력과 비용으로 개인 정보 보호 및 규정 준수 요구 사항 충족

자동화된 데이터 검색을 통해 IT 환경 전반에서 GDPR, HIPAA 및 PCI DSS에 의해 규제되는 데이터를 식별하고 데이터 유형에 따라 보존 정책을 시행합니다. 며칠이 아닌 몇 분 만에 특정 개인과 관련된 개인 정보를 찾아 데이터 주체의 요청을 충족합니다.

개인정보보호 및 규정 준수 요구사항을 보다 적은 노력과 비용으로 충족하세요.

자동화된 데이터 검색을 통해 IT 환경 전반의 GDPR, HIPAA, PCI DSS 규제 데이터를 식별하고 데이터 유형에 기반한 보존 정책을 시행합니다. 며칠이 아닌 몇 분 안에 특정 개인과 관련된 개인 정보를 찾아 데이터 주체의 요청을 충족하세요.

다양한 데이터 저장소에 분산된 민감한 데이터에 대한 집중적인 시각 확보

구조화된 데이터든 비구조화된 데이터든, 온프레미스든 클라우드든 상관없이 보유하고 있는 콘텐츠를 완벽하게 파악하고 싶으십니까? 네트릭스 데이터 분류 솔루션이 도와드리겠습니다.

PostgreSQL

데이터를 정확하게 분류하고 데이터 보호 노력에 집중하세요.

고정확도 데이터 분류

진정으로 민감한 데이터에 보안 노력을 집중하세요. 키워드 및 정규 표현식 매칭에만 의존하는 대신, 고유한 복합 용어 처리 및 통계 분석 기술을 통해 고정확도 분류 결과를 확보하세요.

사전 정의된 분류 규칙

GDPR, PCI DSS, HIPAA 및 기타 규정에 따라 보호되는 데이터를 식별하는 기본 제공 규칙을 통해 몇 분 안에 검색을 시작하세요. 조직에 중요한 다른 데이터를 찾기 위해 사용자 지정 규칙을 만드세요.

DSAR 검색 엔진

DSAR 요청 흐름과 관련된 비용과 노력을 줄이세요. 규정 준수 관리자가 특정 개인에 대한 정보를 찾기 위한 요청으로 받은 편지함을 스팸으로 만들 필요 없이 전용 인터페이스를 통해 검색을 실행하도록 하세요.

자동 위협 대응

민감한 파일을 안전한 영역으로 자동 이동하고, 전역 액세스 그룹의 권한을 제거하고, 문서에서 기밀 콘텐츠를 삭제하여 보호합니다.

정확한 데이터 태깅

파일 자체에 분류 정보를 포함하여 DLP 또는 IRM 제품의 정확도를 높이고 특정 유형의 데이터만 보존, 보관 또는 마이그레이션하는 등의 데이터 관리 작업을 간소화합니다.

ROT 데이터 탐지 (Redundant, Obsolete, Trivial data detection)

필요 없는 데이터 저장과 관련된 위험과 비용을 최소화하기 위해 안전하게 보관하거나 제거할 수 있는 오래된 레코드나 중복 항목을 신중하게 파악합니다. 이 프로세스를 자동화하여 귀중한 시간을 절약하세요.

정확한 데이터 검색

소송 과정이나 내부 조사의 일환으로, 중단 시간 없이 그리고 새로운 규칙을 만들 필요 없이 특정 데이터를 찾으세요.

사용자 지정 분류

비용이 많이 드는 전문 서비스 없이 조직 고유의 데이터를 식별하고 보호합니다. 대신, ML 기반 제안을 통해 사용자 친화적인 인터페이스에서 분류 기준을 생성하고 수정하세요.

향상된 데이터 보안

Netwrix Data Classification과 Netwrix Auditor민감한 데이터에 누가 액세스할 수 있는지, 어떻게 액세스를 사용하는지 확인하고, 민감한 데이터와 관련된 의심스러운 활동에 대한 알림을 받으세요.

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데이터시트

Netwrix Data Classification

네트릭스를 통해 중소기업과 대기업 모두 데이터 관련 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 자세히 알아보세요.

데이터시트 다운로드 (.pdf)

다양한 산업 분야의 조직들이 네트릭스를 통해 데이터 보안 및 규정 준수 과제를 어떻게 극복하는지 확인해보세요.

비영리

Horizon Leisure Centers는 데이터 주체 접근 요청을 몇 분 안에 처리하고 GDPR을 준수하여 연간 8만 파운드를 절감합니다.

법무

Day Pitney는 카드 소지자 데이터 및 개인 건강 기록을 포함한 민감한 정보를 보호하여 공격 표면을 줄입니다.

교육계

Hull College는 수백만 개의 파일을 분류하고, 보존 정책을 시행하며, DSAR(데이터 주체 접근 요청)을 신속하게 처리합니다.

재무

First National Bank Minnesota는 고객에 대한 민감한 정보의 위치를 파악하고 데이터 보호를 강화합니다.

네트릭스 데이터 분류의 라이선스는 어떻게 되나요?

네트릭스 데이터 분류는 구독 또는 영구 라이선스 모델 중 하나를 기반으로 데이터 소스별로 라이선스가 부여됩니다. 선택하는 라이선스 모델에 관계없이 대부분의 애플리케이션은 활성화된 AD 사용자당 라이선스가 부여됩니다.

데이터 수집에 에이전트를 사용하나요?

아니요. 네트릭스 데이터 분류는 에이전트리스 모드로 작동하므로 데이터 저장 시스템에 영향을 미치지 않습니다. 모든 색인 및 분류 정보는 별도의 서버에서 수집, 분석, 저장 및 업데이트됩니다.

구축 및 구성 프로세스는 얼마나 간편하며, 얼마나 빨리 가치를 얻을 수 있습니까?

네트릭스 데이터 분류는 단 몇 시간 만에 배포할 수 있습니다. 초기 분류에 필요한 시간은 데이터 볼륨, 연결 속도, 선택한 분류 모드, 서버 성능 및 기타 요소에 따라 달라집니다. 그 후에는 새로운 데이터가 증분 방식으로 색인되므로 더 빠릅니다.
본 솔루션은 PII(GDPR), PHI(HIPAA), 지불 카드 데이터(PCI DSS), 재무 기록 및 기타 유형의 보호된 정보를 포함하는 광범위한 사전 정의된 분류 체계를 제공하므로 민감하고 규제되는 데이터를 빠르게 찾고 필요한 보안 제어를 구현할 수 있습니다.

네트릭스 데이터 분류는 DLP 또는 IRM 솔루션과 통합될 수 있습니까?

네. 네트릭스의 데이터 분류 솔루션은 분류 정보를 파일 자체에 포함시켜 데이터 손실 방지(DLP) 또는 정보 권한 관리(IRM) 도구의 정확성을 높이고 데이터 보안 노력을 최적화합니다. 또한 네트릭스 데이터 분류는 Microsoft Information Protection(MIP) 레이블을 문서에 적용할 수 있습니다.

파일은 어떻게 분류됩니까?

네트릭스의 데이터 분류 도구는 다른 많은 정보 분류 도구와 달리 단순히 문자열을 일치시키고 키워드와 정규 표현식에 의존하지 않습니다. 또한 어떤 언어나 어휘에서도 문법 스타일에 관계없이 작동하는 복합 용어 처리 및 통계 분석을 사용합니다. 분류는 분류 체계에 정의된 규칙을 사용하여 파일 콘텐츠를 분석하여 수행됩니다.