Fortinet extiende sus capacidades de prevención de pérdidas de datos (Prevención de pérdida de datos, DLP) con el lanzamiento de productos FortidLP impulsados ​​por IA. Fortidlp se basa en la tecnología del próximo DLP adquirido en agosto pasado. La plataforma FortIDLP ofrece movimientos de datos automatizados, monitoreo de aplicaciones en la nube y mecanismos de protección de terminales que operan tanto en línea como fuera de línea. El proveedor ya ofrece capacidades DLP de red en su cartera, incluidas las capacidades de DLP de red, integradas con FortiGate NGFW. La compañía también ha asociado las características de DLP con sus soluciones Fortisase, Fortiproxy y FortiMail. "La novedad con FortidLP es que esta es la primera solución de DLP autónoma para los puntos finales, y que es parte de una estrategia más amplia destinada a extender y mejorar toda nuestra cartera de protección de datos", dijo Nirav Shah, vicepresidente de productos y soluciones en Fortinet.

Índice
  1. Protección de datos reforzados
  2. Identificación de datos confidenciales
  3. Fortidlp ai

Protección de datos reforzados

La arquitectura FortidLP incluye varios componentes técnicos clave. El sistema implementa el aprendizaje automático en los terminales, lo que permite el monitoreo continuo de datos sin conectividad de red permanente. La plataforma implementa la protección basada en el origen, siguiendo el movimiento de datos de terminales y dispositivos móviles que no se administran a destinos externos, incluidos lectores USB, impresoras y aplicaciones en la nube. Los sistemas de clasificación automatizados para identificar datos y mecanismos para aplicar políticas de tiempo real también forman parte de la plataforma. Estos sistemas operan en varios canales, incluidas las implementaciones de la nube, aplicaciones locales y dispositivos administrados y no administrados. Una base de datos personalizable de más de 500 modelos de datos y políticas predefinidos simplifica y acelera la implementación e integración de la prevención de pérdidas de datos en entornos existentes. "Fortidlp encaja en la fabricación de fortinet de seguridad y completa el servicio de Prevención de Pérdidas de Datos de Fortiguard (DLP)", dijo Shah. "Los clientes de Fortinet pueden implementar políticas coherentes de identificación de datos en terminales, red y nube."

Identificación de datos confidenciales

El proceso de identificar y determinar los datos a proteger es un desafío común para las tecnologías DLP. FortIDLP clasifica automáticamente la IP y los datos sensibles al punto de acceso, y sigue y controla la salida de estos datos. La plataforma incorpora un cierto número de enfoques para acelerar la integración, en particular el flujo de datos seguro que identifica los datos sensibles al punto de origen y registra todas las manipulaciones de datos desde este punto. El Sr. Shah explica que con Fortidlp, no es necesario pasar por procesos preliminares como el descubrimiento, la clasificación y el etiquetado de datos, o la creación de políticas, antes de la puesta en marcha de la protección de datos. "Estas actividades son inherentes a las soluciones DLP existentes y conducen a tiempos de protección muy largos, que pueden variar de varios meses a varios años, antes de que se pueda implementar una protección efectiva de datos, así como los considerables costos de asistencia continua", dijo. "FortidLP es una solución nativa/SaaS Cloud basada en agentes, lo que significa que se puede activar en unos minutos para proporcionar visibilidad inmediata en los flujos de datos de la compañía e iniciar la referencia de los datos del usuario.» »

Fortidlp ai

La inteligencia artificial ocurre en diferentes niveles de fortidlp. El proveedor proporciona capacidades de protección contra Ghost. El sistema monitorea y controla los flujos de datos a plataformas de IA públicas como ChatGPT y Google Gemini, implementando restricciones basadas en políticas mientras mantiene la flexibilidad operativa. La idea básica es evitar la fuga de datos patentados a plataformas genéricas de IA. La IA también se usa para hacer que la detección de datos potenciales relacionados con datos sea más eficiente. El Sr. Shah dijo que el aprendizaje automático se integró en el agente de FortidLP en Windows, MacOS y Linux. Establece una base de actividades normal y detecta las interacciones nuevas y anormales de un empleado con los datos. Además, en FortidLP, los módulos de gestión de incidentes y casos utilizan Fortiai para automatizar la creación de informes de incidentes basados ​​en la observación de actividades de alto riesgo. "El sistema Fortiai también contextualiza automáticamente la actividad de los empleados para permitir que un analista deduzca rápidamente si la actividad es maliciosa o no de acuerdo con los estándares de la compañía y el grupo de referencia", agregó el Sr. Shah.