Die meisten DLP-Programme haben ein Genauigkeitsproblem – und die meisten Sicherheitsteams haben gelernt, damit zu leben.
Breites Mustervergleichsmuster. Tausende von Warnmeldungen. Analysten verbringen Stunden damit, irrelevante Meldungen zu filtern, anstatt echte Vorfälle zu untersuchen. Die hohe Rate falsch positiver Ergebnisse ist kein Konfigurationsfehler, sondern eine grundlegende Einschränkung herkömmlicher DLP-Systeme.
In diesem Webinar erläutern wir, warum herkömmliche DLP-Systeme so viel Rauschen erzeugen, wie eine “gute” Genauigkeit tatsächlich aussieht und wie KI-gestützte Überwachung neue Maßstäbe setzt – durch die automatische Anreicherung und Priorisierung von Verstößen mit vollständigem Datenkontext, Konfidenzbewertung und Abhilfehinweisen, ohne dass bei jedem Schritt eine manuelle Anpassung erforderlich ist.
Wir werden Folgendes behandeln:
- Warum ältere DLP-Architekturen strukturell anfällig für Fehlalarme sind
- Was KI-gestützte Klassifizierung im Detail leistet
- Wie man Angaben zur DLP-Genauigkeit bewertet – und welche Fragen man jedem Anbieter stellen sollte
- Ein Live-Einblick in die praktische Anwendung einer Genauigkeit von nahezu 100%.
Egal, ob Sie Ihre DLP-Lösung neu bewerten oder versuchen, mehr aus dem herauszuholen, was Sie bereits haben, diese Session bietet Ihnen einen konkreten Rahmen und ein klares Bild davon, wohin sich die Technologie entwickelt.