La plupart des programmes DLP présentent un problème de précision, et la plupart des équipes de sécurité ont appris à vivre avec.
Reconnaissance de formes à grande échelle. Des milliers d'alertes. Des analystes passent des heures à trier les fausses alertes au lieu d'enquêter sur les incidents réels. Le taux de faux positifs n'est pas un bug de votre configuration ; c'est une limitation fondamentale de la conception des solutions DLP traditionnelles.
Dans ce webinaire, nous expliquons pourquoi les solutions DLP traditionnelles génèrent autant de bruit, à quoi ressemble une “ bonne ” précision et comment la supervision basée sur l'IA change la donne : elle enrichit et priorise automatiquement les violations grâce à un contexte de données complet, un score de confiance et des conseils de correction, sans nécessiter de réglage manuel à chaque étape.
Nous aborderons les points suivants :
- Pourquoi les architectures DLP traditionnelles sont structurellement sujettes aux faux positifs
- Que fait réellement la classification supervisée par l'IA en coulisses ?
- Comment évaluer les affirmations concernant la précision des DLP – et quelles questions poser à un fournisseur
- Un aperçu concret de la précision quasi parfaite du 100% en pratique
Que vous réévaluiez votre infrastructure DLP ou que vous cherchiez à optimiser votre système actuel, cette session vous offre un cadre concret et une vision claire de l'évolution de cette technologie.