Conceptos claves y tecnologías de última generación para una Protección de Datos inteligente: Data Loss Prevention (DLP), Clasificación de Datos, Cifrado y más.
En este artículo explicamos qué es DMARC, cuál de las 3 políticas debe usar, cuáles son los problemas más comunes de su implementación, cómo resolverlos y mucho más.
Fortra proporciona una protección de datos integral con soluciones potentes y modulares para garantizar que sus datos más sensibles se identifiquen y protejan dondequiera que viajen. Conozca más sobre nuestras soluciones de clasificación de datos, prevención de pérdida de datos y gestión de derechos digitales.
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Si aún no ha protegido su email corporativo, está expuesto a ataques. Esta guía detallada explica lo que necesita saber para una completa protección del email y dónde conseguirlo.
Las tecnologías de DLP, Clasificación de datos y Encriptación permiten garantizar que los datos estén disponibles únicamente para los destinatarios autorizados, a la vez que mantienen su información adecuadamente protegida durante todo su ciclo de vida. Vea este video para conocer cómo funcionan y como implementarlas en su estrategia de Seguridad.
Con todas las consultas enviadas por los usuarios, las aplicaciones externas y los trabajos por lotes que impactan constantemente en su servidor IBM i, ¿cómo es posible detectar trabajos abusivos de CPU y problemas de rendimiento?
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El consumo y pago a través de plataformas digitales crece exponencialmente cada día. Para toda empresa que opere por estos canales es fundamental asegurar la disponibilidad y fluidez en el procesamiento y autorización de las transacciones y pagos. Cualquier fallo en el servicio, demora en la experiencia al cliente o inactividad no planificada, puede hacerle perder a su empresa miles de dólares.
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IBM PowerHA SystemMirror for i es una solución robusta, pero a veces no llega a cubrir el 100% lo que los administradores de sistemas Power necesitan. Nos referimos específicamente a SYSBAS, ya que no todas las aplicaciones se pueden (o deben) ejecutarse en un iASP.
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Cuando los trabajos QZDASOINIT provocan un pico de consumo de la CPU, generalmente el problema se debe a código SQL mal escrito. ¿Pero cómo es posible saber qué trabajo de servicio de base de datos o qué sentencia SQL es la culpable?