Proactive DLP™
主動管控比事後補救更有效。
這款由人工智慧驅動的資料外洩防護(DLP)解決方案,能智慧地偵測、遮蔽、匿名化或封鎖超過 125 種檔案類型的敏感資料,協助確保合規並執行資料處理政策。
- 敏感資料保護
- 入侵與內部威脅防禦
- 法規遵循支援
OPSWAT 獲得以下機構的信賴
125+ 檔案類型 支援範圍
AI 驅動的偵測
個人識別資訊(PII)、社會安全號碼(SSN)、客戶編號(CCN)、不適合工作場所的內容(NSFW)及有害內容
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
發掘他人忽略的數據
截斷、隱藏及不可見的文字
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。


打破常規的數據
僅依賴基於模式和規則的比對,只能擷取格式可預測的資料。以不規則或非結構化方式書寫的敏感資訊會因此漏網,造成僅靠固定模式無法彌補的漏洞。


敏感資料進入 AI 工作流程
當團隊將檔案和資料集導入人工智慧開發與資料處理流程時,一旦被模型吸收的敏感資料便難以收回。在這些系統導入資料之前,必須先對其進行檢查與淨化。
由人工智慧驅動的敏感資料保護
Proactive DLP 透過基於內容感知、由人工智慧驅動的檢查機制及自動化政策執行,偵測、遮蔽並匿名化敏感資料,協助確保在所有資料交換過程中(包括進入 AI 開發流程的檔案與資料集)的合規性與管控。
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。
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。
檢查將提交至公開 AI 工具的檔案
Proactive DLP™ 透過MetaDefender 、ICAP 及Server 部署於前端代理伺服器後方,會檢查傳送至公開 AI 工具的上傳檔案,並封鎖含有受管制資料的檔案,包括透過 OCR 從圖像及手寫內容中讀取的敏感文字。
與 多層次 資安生態系統的整合
與 Metascan™Multiscanning 、Deep CDR™ 技術、AI Content Inspector、Adaptive Sandbox 以及File-Based Vulnerability Assessment 一樣,本解決方案皆運行於相同的MetaDefender 工作流程中,提供「深度防禦」機制,讓資料外洩防範與惡意軟體防禦能在單一檔案交易中同步進行,無需部署獨立工具。
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。
了解Proactive DLP 如何Proactive DLP 您的資料
了解 DLP 如何保障您的檔案傳輸安全,在風險發生前即能偵測並預防資料外洩。

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。
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。
PI (Personal Information)
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
- MetaDefender Platform
- MetaDefender Platform
- 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

雲端
提供可擴展的防護,具備持續可用性且營運開銷最低。

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。
全球領先企業的信賴
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