OPSWAT 獲得以下機構的信賴
125+ 檔案類型 支援範圍
AI驅動
不適合工作場所及不當內容偵測
符合《健康保險可攜性與責任法案》規範
DICOM 匿名化
單向雜湊
敏感資料匿名化
結構化與非結構化資料偵測
元數據移除
隱藏的數據。未見的風險。
企業每天處理數以千計的檔案、電子郵件及數據交換。若缺乏深度檢測與政策執行，敏感資訊可能悄然流失，從而引發嚴重的合規與安全風險。
隱藏於複雜檔案中的敏感資料
敏感或受管制資訊常存在於文件、圖像或檔案中，這些資料在網絡中流通時往往未經檢查。傳統掃描器可能忽略這些隱藏風險，導致資訊意外外洩。
政策控制不足
手動或不一致的資料處理政策，使得企業與法規政策的執行面臨困難。組織可能面臨違反GDPR、HIPAA或PCI DSS等框架的風險，導致敏感資訊暴露無遺。
內部威脅
大多數資料外洩源於意外分享、存取權限設定錯誤或其他內部威脅，包括蓄意濫用資料。若缺乏自動化偵測與匿名化機制，員工無論出於何種意圖，皆可能洩露機密資訊。
敏感資料保護
Proactive DLP 透過深度檢測與自動化政策執行，Proactive DLP 、遮蔽及匿名化敏感資料，協助在每次資料交換中實現合規與控制。
深度內容檢查
掃描超過125種檔案類型，包含Microsoft Office、PDF、CSV、圖像檔案及壓縮檔，以偵測敏感模式，例如社會安全號碼、信用卡號碼、IPv4/CIDR位址區塊，以及文字中的機密資訊。
自動化檢測與匿名化
運用人工智慧驅動的模型偵測非結構化文字、身分證明文件、不適宜公開的影像及有害語言，隨後自動遮蔽或匿名化個人資訊以保障隱私。
政策執行與合規
允許自訂政策規則以強制執行法規遵循（例如：GDPR、HIPAA 或 PCI DSS），移除元資料、嵌入分類標籤並控制檔案傳輸，確保跨使用者與管道的自動化治理。
如何運作
Proactive DLP 您的檔案，在敏感資料離開組織或傳遞至外部使用者之前，先行偵測、分類並加以保護。
步驟一偵測敏感資料
每份檔案皆會即時掃描超過125種格式。系統會在資料進出您的環境前，檢查內容是否包含個人、財務或受監管的資料。
- 步驟二
識別與分類
一旦偵測到敏感內容（例如個人識別資訊、個人健康資訊或憑證），系統將依據您預先設定的敏感度等級自動進行分類，以確保在各工作流程中獲得一致的處理方式。
- 步驟三
保護與執行
根據政策規則，資料將被匿名化、刪除或封鎖。Proactive DLP 每次檔案傳輸皆符合內部安全與合規要求。
封鎖。刪除。匿名化。
人工智慧驅動的敏感資料偵測
運用OCR與NER技術，在超過125種檔案類型（包含文字、圖像及嵌入式文件）中，以高偵測準確度識別個人識別資訊（PII）、個人健康資訊（PHI）、憑證、財務數據、機密內容及不當內容。
基於內容的政策執行
自動執行基於內容的政策，透過依據敏感度封鎖或允許檔案，並應用遮蔽、替換、元資料移除、標籤或浮水印等措施，以支援安全且符合規範的資料共享。
法規遵循對齊
偵測並封鎖受規範的資料類型，包括個人識別資訊（PII）、個人健康資訊（PHI）及財務資訊，透過可自訂的政策協助組織符合PCI-DSS、HIPAA及GDPR規範要求。
與多層次
安全生態系統的整合
結合OPSWAT 例如 Metascan™Multiscanning、Deep CDR™ 技術及Adaptive Sandbox 全面且深度防禦的保護Sandbox 抵禦資料外洩與進階網路威脅。
了解Proactive DLP 如何Proactive DLP 您的資料
瞭解Proactive DLP 如何Proactive DLP 您的檔案交換安全，在風險發生前偵測威脅並防止資料外洩。
啟用由人工智慧驅動的資料保護功能，可偵測並保護各類檔案中的敏感資料。
輕鬆遮蔽敏感資料，包括財務資訊、個人身分、網路與裝置資訊、機密、正規表達式及元資料。
支援對多種檔案類型（如 DICOM 和 PCAP 檔案）進行匿名化處理，以防止蓄意或意外的資料外洩。
對輸出檔案進行標籤化與分類處理，移除嵌入或裁切的圖片，並自動偵測各種編碼格式。
自動識別並歸類敏感資料，賦予明確判定結果（例如「已感染」或「可疑」），以加速應對措施。
提供由人工智慧驅動的掃描結果，該結果能評估預先定義的敏感資料類型，並指派確定性等級以識別高度關鍵資訊。
人工智慧驅動的敏感資料偵測啟用由人工智慧驅動的資料保護功能，可偵測並保護各類檔案中的敏感資料。
- 敏感資料遮蔽
輕鬆遮蔽敏感資料，包括財務資訊、個人身分、網路與裝置資訊、機密、正規表達式及元資料。
- 個人資料匿名化
支援對多種檔案類型（如 DICOM 和 PCAP 檔案）進行匿名化處理，以防止蓄意或意外的資料外洩。
- 資料標記與分類
對輸出檔案進行標籤化與分類處理，移除嵌入或裁切的圖片，並自動偵測各種編碼格式。
- 敏感資料分類
自動識別並歸類敏感資料，賦予明確判定結果（例如「已感染」或「可疑」），以加速應對措施。
- 確定性等級分配
提供由人工智慧驅動的掃描結果，該結果能評估預先定義的敏感資料類型，並指派確定性等級以識別高度關鍵資訊。
全面防護
適用於所有敏感資料類型
Proactive DLP 、分類、遮蔽及匿名化結構化與非結構化內容中的敏感資訊，防止資料外洩並大規模支援合規性。
個人資料
個人資訊包含姓名、地址、聯絡方式及其他識別資訊，這些資料在日常業務流程中經常被共享。由於此類資料常分散於各類文件與通訊中，因而成為意外外洩的常見途徑。Proactive DLP 即時Proactive DLP 檔案，標記個人資訊並執行遮蔽或匿名化處理，確保非受監管但具敏感性的個人資料不會在內部或外部遭洩漏。
PII（個人識別資訊）
個人識別資訊（PII）包含社會安全號碼、護照與駕照詳細資料、出生日期及其他特定身分數據，攻擊者可利用這些資訊進行詐騙或冒用身分。其高度敏感性使其成為資料外洩事件中的首要目標。Proactive DLP 超過125種檔案類型的PII模式，對資訊進行遮蔽或掩飾處理，並執行政策以防止員工分享受規範的資料，支援《一般資料保護規範》（GDPR）、美國國家標準與技術研究院（NIST）、支付卡產業資料安全標準（PCI-DSS）及其他合規框架。
PHI（受保護的健康資訊）
個人健康資訊涵蓋醫療紀錄、實驗室報告、保險詳情、DICOM檔案，以及任何受《健康保險可攜性與責任法案》（HIPAA）規範的健康相關識別資訊。由於個人健康資訊極易被用於身分詐騙與醫療帳單詐騙，一旦外洩可能導致嚴重的財務與法律處罰。Proactive DLP 文本與圖像中的個人健康資訊，對敏感欄位進行匿名化處理，確保醫療機構在內部系統與外部資料交換過程中，皆能維持符合HIPAA規範的資料處理流程。
財務數據
財務資料包含信用卡號碼、銀行帳戶詳情、交易紀錄、薪資資訊及稅務文件。這些資產常成為詐欺、內部人員濫用及不當利用的目標。Proactive DLP 透過模式識別與人工智慧檢測Proactive DLP 文件、試算表、PDF及圖像中的財務標記。該系統能遮蔽敏感數值、執行符合PCI標準的政策，並阻止未經授權的資料分享，從而保護組織免於財務損失與合規風險。
祕密（憑證與金鑰）
API 密API 、密碼、驗證代幣、私密金鑰及配置字串，這些資料常被嵌入程式碼檔案、文件與電子郵件中。一旦外洩，攻擊者便能藉此直接取得系統存取權限。Proactive DLP 透過進階模式比對與機器學習Proactive DLP 密Proactive DLP 自動對外洩憑證的檔案進行遮蔽或封鎖，有效防止未經授權的存取、權限提升攻擊及供應鏈安全漏洞。
- MetaDefender Platform
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基於正規表達式的模式匹配
基於正規表達式的檢測涵蓋任何自訂敏感模式，例如客戶識別碼、內部專案代碼、合約編號、專屬識別符號或產業特定格式。這些值常因共享文件或報告而無意間外洩。Proactive DLP 細粒度的模式規則Proactive DLP ，依據組織政策實施遮蔽或封鎖。此靈活性使企業能保護傳統DLP解決方案常忽略的獨特商業資料。
不適合在工作場所觀看之內容與圖片
NSFW內容包含不當、冒犯性、性暗示或有害的圖像與文字，可能助長敵意職場環境或引發法律責任。此類內容可能因蓄意發布、意外出現或嵌入用戶上傳檔案中而存在。Proactive DLP 基於人工智慧的視覺與語言模型，能偵測照片、截圖、文件及檔案庫中的NSFW內容，透過標記或封鎖相關材料以維護合規性、企業標準及專業操守。
網路與裝置資訊
網路與裝置識別碼（例如IP位址、MAC位址、主機名稱、系統日誌及PCAP擷取檔）可能洩露基礎架構佈局或內部配置。此類細節外洩將助長偵察行動與定向攻擊。Proactive DLP 結構化日誌與複雜檔案類型（包含PCAP及CSV檔案）中的網路元資料與裝置資訊，進而對敏感值進行遮蔽或匿名化處理，防止營運洞察遭外部洩漏。
蓄意資料外洩指標
蓄意洩漏資料可能涉及故意分享機密檔案、利用偽裝內容進行外洩嘗試，或篡改文件以規避安全管控。若未及時攔截，此類高風險情境將造成嚴重損害。Proactive DLP 行為模式、檔案內容及政策違規狀況，識別可疑模式，執行自動化遮蔽或阻斷機制，在資料離開組織前阻止惡意或違反政策的檔案傳輸行為。
- MetaDefender Platform
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隨處部署，隨處整合
本地
在您自己的環境中，對政策、引擎和效能保持完全的控制權。
氣隙式
在完全隔離的環境中安全執行資料外洩防護政策，無需暴露於外部網路。
雲端
提供可擴展的防護，具備持續可用性且營運開銷最低。
全球領先企業的信賴
資源
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