تُعد البيانات أحد الأصول المهمة والمسؤولية المحتملة على حد سواء، مما يجعلها هدفًا رئيسيًا للجهات الفاعلة في مجال التهديدات. في الواقع، ارتفع متوسط التكلفة العالمية لاختراق البيانات إلى 4.88 مليون دولار في عام 2024. ونظراً لأن أمن البيانات أصبح الآن أولوية قصوى للمؤسسات في جميع أنحاء العالم، فقد وصل الطلب على قدرات منع فقدان البيانات (DLP) المتقدمة إلى أعلى مستوياته على الإطلاق.
لتلبية هذه الحاجة الملحة، يقدم OPSWAT Proactive DLP 2.23.0 ميزات جديدة قوية مصممة لتعزيز حماية البيانات والحفاظ على أمان مؤسستك. بالاستفادة من التكنولوجيا القائمة على الذكاء الاصطناعي، يعالج هذا التحديث المحتوى غير المناسب، ويوسع نطاق الكشف عن البيانات الحساسة، ويعزز ضوابط مشاركة البيانات.
نموذج محسّن للذكاء الاصطناعي للكشف عن النصوص غير المرغوب فيها والنصوص السامة
إن الصور غير الآمنة للعمل (NSFW) والنصوص السامة - مثل خطاب الكراهية أو التحرش أو المحتوى الفاضح - تمثل مخاطر متزايدة في مختلف المجالات، بدءاً من منصات التواصل الاجتماعي وحتى قنوات التواصل الخاصة بالشركات.
وبالإضافة إلى المساهمة في بيئات العمل العدائية والمسؤوليات القانونية المحتملة، فإن هذا النوع من المحتوى هو أيضًا أداة مفضلة لدى مجرمي الإنترنت. حيث يستغله المهاجمون في حملات التصيّد الاحتيالي، أو تضمين روابط خبيثة داخل مواد غير مناسبة لخداع المستخدمين، أو استخدامه في هجمات انتحال المحتوى التي تغرق أنظمة الإشراف بمحتوى ضار على نطاق واسع.
يتصدى نموذج الذكاء الاصطناعي المحسّن الخاص بنا لهذه التحديات من خلال التعرف على الإشارات الدقيقة - مثل السياق الثقافي والسمية الدقيقة - لتوفير حماية أكثر فعالية.
تشمل التحسينات الرئيسية ما يلي:
- يكتشف الصور التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي (NSFW) المصممة للتهرب من المصنفات التقليدية.
- إخفاء هوية النص السام في الملفات التي تحتوي على عنف أو محتوى سياسي أو تعاطي مخدرات أو إيذاء النفس.
- يدعم العديد من اللغات، بما في ذلك الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والألمانية والإيطالية والبرتغالية.
الكشف عن معلومات التعريف الشخصية الموسعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
غالبًا ما تنطوي خروقات البيانات على كشف معلومات التعريف الشخصية (PII)، ومع ذلك تفشل العديد من أدوات الأمان في اكتشاف عدد أقل من المعرّفات الشائعة التي يستهدفها المهاجمون غالبًا. ويواجه الاكتشاف التقليدي القائم على القواعد صعوبات في التعامل مع أنماط البيانات المعقدة، مما يزيد من مخاطر انتهاكات الامتثال.
يدعم الآن نظامنا القائم على الذكاء الاصطناعي للكشف عن معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII) مجموعة موسعة بشكل كبير من أنواع البيانات الحساسة، مما يجعله أحد أكثر الحلول شمولاً في السوق. وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في قطاعات مثل الرعاية الصحية والمالية، حيث تنتشر معلومات تحديد الهوية الشخصية المتنوعة وذات القيمة العالية على نطاق واسع وتستهدف بشكل كبير.
تشمل أنواع البيانات المكتشفة حديثًا ما يلي:
- تاريخ الميلاد
- الحالات الطبية الشائعة للمعلومات الصحية المحمية (PHI)
- رقم تعريف المركبة (رقم تعريف المركبة)
- رقم الرمز الصحي الوطني
- الرمز الوطني للمخدرات
- فصيلة الدم
- الهوية الضريبية في المملكة المتحدة
- وأكثر من ذلك
من خلال تأمين هذه المعرّفات الإضافية، يمكن للمؤسسات حماية المعلومات الحساسة بشكل أفضل، وتقليل مخاطر الاختراق، والبقاء متوافقة مع اللوائح التنظيمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات وقانون حماية خصوصية البيانات وقانون حماية خصوصية التأمين الصحي ومعلومات التأمين الصحي.
خاصية التجزئة الجديدة لاستبدال معلومات التعريف الشخصية
تتطلب مشاركة البيانات لأغراض التحليلات أو مع أطراف ثالثة إلغاء تحديد الهوية الشخصية لمنع انكشافها. ومع ذلك، غالبًا ما يستخدم المهاجمون هجمات MITM (رجل في الوسط) أو يستغلون التشفير الضعيف لاعتراض المعلومات الحساسة أثناء الإرسال.
توفر التجزئة بديلاً أقوى - كعملية أحادية الاتجاه بدون مفتاح فك التشفير، فهي تخفي هوية البيانات دون المساس بفائدتها.
يقدم الإصدار 2.23.0 من Proactive DLP 2.23.0 آلية تجزئة آمنة لاستبدال معلومات التعريف الشخصية PII، مما يتيح مشاركة البيانات بأمان مع ضمان الامتثال. حتى في حالة اعتراضها، تظل البيانات المجزأة غير مفهومة للمهاجمين، مما يضيف طبقة حماية مهمة.
تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:
- تنسيق الاستبدال الموحد:
يتم استبدال PII بـ<pii-id prefix>_<hash-value> - خوارزميات التجزئة المدعومة:
SHA-256
SHA-384
SHA-512
تعمل هذه الوظيفة على تعزيز الأمان وتبسيط الالتزام بمعايير حماية البيانات، مما يمنح المؤسسات الثقة في عمليات مشاركة البيانات.
معالجة تقنيات الهجوم الحديثة
تعالج هذه الميزات الجديدة بشكل مباشر بعض التهديدات الإلكترونية الأكثر إلحاحاً التي تواجهها المؤسسات اليوم:
التصيد الاحتيالي والهندسة الاجتماعية
يعمل الكشف المحسّن للنصوص غير المرغوب فيها (NSFW) والنصوص الضارة على تحديد المحتوى الضار في رسائل البريد الإلكتروني أو الرسائل، مما يقلل من احتمالية وقوع المستخدمين في فخ الأساليب الخادعة.
برمجيات الفدية الخبيثة واستخراج البيانات
يحدد الكشف الموسع لمعلومات تحديد الهوية الشخصية الموسع مجموعة واسعة من البيانات الحساسة ويحميها قبل سرقتها، بينما يضمن التجزئة بقاءها مجهولة الهوية أثناء المشاركة.
التزييف العميق والتلاعب بالمحتوى
يتطابق اكتشافنا القائم على الذكاء الاصطناعي مع تعقيد التهديدات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، حيث يلتقط أكثر عمليات التلاعب تطوراً.
حماية معززة للبيانات مع Proactive DLP المعززة Proactive DLPززة Proactive DLP للبيانات
نظرًا لأن التهديدات السيبرانية أصبحت أكثر تواترًا وتعقيدًا، فإن الحماية الاستباقية ضرورية. يعمل حل OPSWAT Proactive DLP 2.23.0 على تمكين المؤسسات من حماية البيانات الحساسة والحفاظ على الامتثال وبناء المرونة ضد تقنيات الهجوم الحديثة. سواء كان الأمر يتعلق بتحييد المحتوى غير المناسب، أو تأمين أشكال متنوعة من معلومات التعريف الشخصية أو تمكين المشاركة الآمنة للبيانات، فإن هذه التحسينات توفر الحماية اللازمة للبقاء في مواجهة التهديدات المتطورة.
موارد إضافية
هل أنت مستعد لبدء استخدام Proactive DLP v2.23.0؟ اطلع على هذه الموارد المفيدة:
- تفضل بزيارة opswat.com/technologies/proactive-data-lossoss-prevention
- الترقية إلى Proactive DLP™ الإصدار 2.23.0
- تعرّف على المزيد حول ميزات Proactive DLP المتقدمة الأخرى:
- إخفاء هوية هوية DICOM
- الكشف عن المحتوى غير الآمن للعمل (NSFW)
- تصنيف معلومات التعريف الشخصية/معلومات تحديد الهوية الشخصية باستخدام التعرف الضوئي على الحروف والذكاء الاصطناعي المحسّن
هل لديك أسئلة أخرى؟ اتصل بنا على الدعم@opswat.com.
