Datenbank Risiko & Einhaltung von Vorschriften
Integration mit jeder Datenbank zur Implementierung universeller Richtlinien und zur Beschleunigung der Wertschöpfung.
Datenbank-Expertise
Imperva überwacht über 60 Versionen von Datenbanksoftware, sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
Seit 15 Jahren führend in der Datensicherheit
Ein Pionier der Branche; Aktivitätsüberwachung, Analyse des Nutzerverhaltens und mehr.
Anreicherung von Ereignissen
Unnachgiebige Konzentration auf verwertbare Fakten; Kategorisierung von Verstößen, Datentyp und mehr.
Fortgeschrittene Angriffe sind häufiger
Tycoon, REvil, Angriffe auf Anwendungsebene und Kompromittierung der Lieferkette sind Bedrohungen, die ein gemeinsames Ziel haben - Daten. Die Überwachung der Rohdatenaktivität kann selbst die ausgereiftesten IT-Sicherheits- oder Incident-Response-Teams überfordern.
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SOC-Teams brauchen Einblicke, nicht mehr Rohdaten
Das Volumen der Warnmeldungen ist eine ständige Herausforderung für die Reaktion auf Vorfälle. Sicherheitsteams benötigen nützliche Erkenntnisse, die die Pipelines zur Erkennung von Bedrohungen ergänzen und die Arbeitsabläufe vereinfachen.
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Ein Mangel an relevanten Metriken
Die Teams müssen Aktivitäten messen, auf die sie reagieren können. Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, die Risikolage anhand vorhandener Datenquellen zu verstehen.
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Zu viele Sicherheits-Tools
Unternehmen verwenden zu viele Sicherheitstools, von denen einige weder integriert noch gewartet werden, was die Reaktionszeiten verlangsamt, da mehr manuelle Arbeit anfällt und Fehler auftreten.
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Verlassen Sie sich auf native Audit-Funktionen
Native Audit-Tools verlagern die Last der Erkennung und Klassifizierung nach unten, wo wichtige Erkenntnisse aufgrund mangelnder datenbankspezifischer Genauigkeit und Volumen verloren gehen können.
Verkürzung der Zeit bis zum Handeln und Steigerung der Teameffektivität
Reagieren Sie effizient auf moderne Bedrohungen mit einem minimalen Satz von Tools, die für die jeweilige Umgebung optimiert sind. Die Einbindung kontextbezogener Informationen in die Pipeline zur Bedrohungserkennung erleichtert die Entdeckung, Klassifizierung, Erkennung und Reaktion.
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Automatisieren der Datenerkennung und -klassifizierung
Die Datenklassifizierung ist für ein effizientes Datensicherheitsprogramm von grundlegender Bedeutung, lässt sich jedoch nur schwer manuell in lokalen und Cloud-Datenspeichern pflegen.
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Aufbau verwertbarer Informationen
Integrieren Sie aussagekräftige Bedrohungsdaten in mehrschichtige Verteidigungsmodelle. Ohne Kontext treffen Teams Entscheidungen mit vagen Informationen oder verzögern sich, während sie manuell nachbessern.
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Erhöhung der Widerstandsfähigkeit durch Konsolidierung
Reduzierung der Anzahl der Sicherheitstools auf solche mit Multiplikatorfunktion. Weniger Informationsquellen und aussagekräftige Erkenntnisse verringern die Komplexität und erhöhen die Widerstandsfähigkeit.
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Ausweitung des Anwendungsbereichs auf Indikatoren für Angriffe
Erhöhen Sie die Sichtbarkeit bösartiger Datenaktivitäten, verringern Sie die Zahl der Fehlalarme und verkürzen Sie die Zeit für die Behebung von Problemen, indem Sie einen Einblick in Angriffsindikatoren (Indicators of Attack, IoA) auf Datenebene erhalten.
Eindämmung bösartiger Datenaktivitäten und Verbesserung der Arbeitsabläufe
Wie Imperva Ihnen helfen kann, bösartige Aktivitäten zu verhindern
Daten Analyse des Benutzerverhaltens
Automatisieren Sie die Erkennung von nicht konformem, riskantem oder bösartigem Datenzugriffsverhalten.
Sicherheit von Cloud-Daten
Sicherheit und Compliance für Amazon RDS-, Amazon Redshift- oder Azure SQL Server-Datenbankumgebungen.
