Data Classification

Identifizieren, kennzeichnen und verstehen Sie Ihre sensiblen Daten.

Was ist Data Classification?

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digital guardian classified data at rest
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Eine Klassifizierung nach Inhalt, Kontext und Nutzer.. Die Digital Guardians Datenklassifizierung kann automatisch Ihre sensiblen Daten lokalisieren und identifizieren und dann Labels anwenden, um zu klassifizieren und zu bestimmen, wie mit Ihren Daten umgegangen wird. Unsere umfassenden Datenklassifizierungslösungen, die von der automatisierten Inhalts- und kontextbasierten Klassifizierung bis zur manuellen Benutzerklassifizierung geht, sind für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, den Schutz des geistigen Eigentums und gemischte Umgebungen hin optimiert.

Sie sind besser in der Lage, angemessene Kontrollen fuer Ihre Daten einzurichten, da Sie ein tieferes Verständnis davon haben, welche vertraulichen Daten in Ihrem Fall vorliegen, wo sie sich befinden und wie sie verwendet werden.

Vorteile Fortra Data Classification

Mehr Effizienz für mehr Sicherheit

Die Fortra-Klassifizierung organisiert und priorisiert Daten und ermöglicht es Unternehmen, Datenschutzressourcen proaktiv den wertvollsten Daten zuzuweisen. Dies führt letztendlich zu einer effizienteren Sicherheit.

Schnelle Wertschöpfung

Die automatisierte Klassifizierung von Fortra sorgt für Wiederholbarkeit und Vorhersagbarkeit. Es beschleunigt außerdem die Implementierungszeit, da Sie bereits vor der formalen Richtlinienerstellung eine Klassifizierung vornehmen können. Die Fortra-Benutzerklassifizierung lässt sich nativ in Office-Anwendungen integrieren, sodass sich die Arbeitsabläufe nur minimal ändern.

Data Classification als Enabler nutzen

„Im Ergebnis ermöglicht die Datenklassifizierung einen weniger restriktiven Umgang mit den meisten Daten, indem sie Klarheit über die Elemente schafft, die eine erhöhte Kontrolle erfordern.“
- Gartner, Understanding Insider Threats veröffentlicht

Datensicherheit durch Klassifizierung und Erkennung stärken

<h3>Fortra -Integration für Data Classification und sichere Zusammenarbeit</h3>

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DIE UMFASSENDE KLASSIFIZIERUNGSLÖSUNG FÜR DATEN

Digital Guardian DLP vereint die gesamte Breite an Klassifizierungslösungen, von vollautomatischen Lösungen bis zur manuellen Nutzerklassifizierung. Die einzigartige kontextbasierte Klassifizierung von DG kann automatisch vertrauliche Daten identifizieren und kennzeichnen, sogar bevor Sie entsprechende Richtlinien entwickeln. Unsere automatische inhaltsbasierte Dateiüberprüfung identifiziert und kennzeichnet vertrauliche Daten sowie versieht sie mit Fingerabdrücken, damit es zu einer möglichst geringen Anzahl false positiv Meldungen kommt. Mittels der Nutzerklassifizierung können Nutzer vertrauliche Daten anhand von Geschäftsanforderungen klassifizieren. Jeder Teil ist einzeln oder in Kombination nutzbar, und ergibt somit die umfassendste Lösung zur Klassifizierung von Daten.

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LAUT GARTNER DIE NUMMER EINS UNTER DEN TECHNOLOGIEN ZUM SCHUTZ VON GEISTIGEM EIGENTUM

Nur die kontextbasierte Klassifizierung von Digital Guardian liefert die notwendige Intelligenz, um unstrukturierte Daten wie geistiges Eigentum (IP) bei ihrer Erstellung oder Änderung sowie basierend auf dem Nutzer, der Quelle und der Anwendung automatisch zu klassifizieren. Jedes einzelne Datenstück, das individuell eingerichtete Berechtigungen erfordert, erhält automatisch eine Sicherheitskennzeichnung, die Typ, Inhalt und/oder Autor berücksichtigt. Nur aus einem Grund bewertet uns Gartner als die Nummer eins beim Schutz von geistigen Eigentum.

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GENAUERE DLP SOWIE DIE ERKENNUNG VON BEDROHUNGEN UND REAKTION DARAUF

Die Datenklassifizierung von Digital Guardian ist in unsere Threat Aware Data Protection-Plattform integriert. Das bedeutet, dass die vertraulichen Daten Ihrer Organisation sowohl für DLP- als auch für Threat-Detection- und Response-Anwendungsfälle identifiziert und gekennzeichnet werden. Durch das Einbeziehen der Vertraulichkeitsstufen von Daten in die Priorisierung von Warnungsmeldungen werden Bedrohungssuche und die Reaktionsfähigkeit bei Vorfällen erhöht.

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