La mayoría de los programas DLP tienen un problema de precisión, y la mayoría de los equipos de seguridad han aprendido a convivir con ello.
Coincidencia de patrones generalizada. Miles de alertas. Analistas que dedican horas a clasificar información irrelevante en lugar de investigar incidentes reales. La tasa de falsos positivos no es un error de configuración, sino una limitación fundamental de la arquitectura de los sistemas DLP heredados.
En este seminario web, analizamos por qué la prevención de pérdida de datos (DLP) tradicional genera tanto ruido, cómo es realmente una precisión "buena" y cómo la supervisión basada en IA está cambiando el estándar: enriquece y prioriza automáticamente las infracciones con el contexto completo de los datos, la puntuación de confianza y la orientación para la remediación, sin necesidad de ajustes manuales en cada paso.
Cubriremos lo siguiente:
- ¿Por qué las arquitecturas DLP heredadas son estructuralmente propensas a los falsos positivos?
- ¿Qué hace realmente la clasificación supervisada por IA en segundo plano?
- Cómo evaluar las afirmaciones sobre la precisión de DLP y qué preguntas hacer a cualquier proveedor.
- Una mirada en vivo a cómo se ve en la práctica una precisión cercana a 100%.
Tanto si está reevaluando su infraestructura DLP como si intenta obtener más información de lo que ya tiene, esta sesión le proporciona un marco concreto y una visión clara de hacia dónde se dirige la tecnología.