数据库风险与合规性
通过修复漏洞和保护敏感数据，减少内部威胁的风险。
持续可见
在您的数据环境中清晰可见。查看结果、它们的重要性和后续步骤。
简化工作流程
自动化将已知的攻击者技术与机器学习相结合来识别数据访问。
成倍提升能力
通过准确和适当的威胁上下文减少手动工作并提高安全团队的工作效率。
比以往任何时候都更难识别内部威胁
内部用户可以合法访问有价值的信息；网络犯罪分子通过利用系统弱点、错误配置和漏洞来利用有效帐户。威胁可能来自任何地方，组织必须做好应对的准备。
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权限滥用在成功攻击中很常见
攻击者滥用现有帐户的凭据来绕过访问控制。 MITRE 将帐户有效性验证列为初始访问限制和特权升级检测的重要技术项。
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背景信息在威胁调查中很重要
事件响应团队往往会因为过多的警报而不堪重负，需要智能工具来协助评估低威胁事件并确定响应工作的优先级。
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IT 安全团队需要能够成倍提升其能力的工具
组织需要区分适当的数据访问和内部威胁事件。自动化使得团队能够只关注需要人工解释的事件。
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更多的应用，更多的数据访问途径
很多方案不能应对不断增长的应用数量，而大多数公司面对的数据发现正在呈指数级增长。
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信任，但要验证和跟踪
数据库活动监控检测可疑命令和访问模式。企业需要记录历史记录以备将来评估和审计。
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实现按优先处理事件至关重要
对准确性的微小改进也可以提高事件响应的有效性。自动优先级排序使安全团队能够专注高风险事件。
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更少的噪音，更多的信息
上下文对于决策至关重要。有效的数据风险缓解需要高级安全分析来帮助安全人员从一个问题转向下一个问题。
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发生了什么，这很重要吗？
44% 的公司对数据活动视而不见，需要能够跨整个企业收集信息，以监控敏感数据的使用和访问。
无论数据服务部署在何处，都能够自动发现不合规、有风险和恶意的数据访问行为
分析用户行为和数据访问活动，准确识别威胁。快速了解严重、高、中、低事件、与之关联的用户以及访问的数据。
