A maioria dos programas DLP apresenta problemas de precisão — e a maioria das equipes de segurança aprendeu a conviver com isso.
Correspondência de padrões genéricos. Milhares de alertas. Analistas gastando horas triando ruído em vez de investigar incidentes reais. A taxa de falsos positivos não é um bug na sua configuração – é uma limitação fundamental de como o DLP legado foi construído.
Neste webinar, explicamos por que o DLP tradicional gera tanto ruído, o que realmente significa uma "boa" precisão e como a supervisão baseada em IA está mudando o padrão – enriquecendo e priorizando automaticamente as violações com contexto de dados completo, pontuação de confiança e orientações de correção, sem exigir ajustes manuais em cada etapa.
Abordaremos os seguintes tópicos:
- Por que as arquiteturas DLP legadas são estruturalmente propensas a falsos positivos?
- O que a classificação supervisionada por IA realmente faz nos bastidores.
- Como avaliar as alegações de precisão do DLP – e quais perguntas fazer a qualquer fornecedor
- Uma demonstração ao vivo de como é a precisão próxima a 100% na prática.
Quer esteja reavaliando sua infraestrutura de DLP ou tentando extrair mais informações do que já possui, esta sessão oferece uma estrutura concreta e uma visão clara da direção que a tecnologia está tomando.