Forcepoint DLP aiuta a prevenire l'esfiltrazione di dati sensibili attraverso la gestione unificata delle politiche e il controllo centralizzato da un'unica politica, consentendo una protezione coerente su endpoint, applicazioni cloud, web, email e flussi di lavoro guidati dall'IA. La soluzione utilizza un motore di politiche unificato che permette ai team di sicurezza di definire le politiche una volta e applicarle in modo coerente attraverso i canali, fornendo un controllo in tempo reale sui dati sensibili e sull'attività degli utenti per aiutare a prevenire l'uso improprio dei dati. Forcepoint combina una classificazione avanzata dei dati con segnali di rischio comportamentale per offrire una protezione adattiva. Monitorando continuamente l'attività degli utenti e le interazioni con i dati, la soluzione aiuta a identificare il rischio in anticipo e automatizza i controlli appropriati prima che si verifichi la perdita di dati, consentendo un lavoro sicuro senza interrompere l'attività aziendale. I team di sicurezza possono accelerare l'implementazione e semplificare la gestione con oltre 1.800 classificatori, modelli e politiche predefiniti allineati ai requisiti normativi in oltre 90 paesi e 160 regioni, con copertura per oltre 900 tipi di file per aiutare a proteggere i dati sensibili in tutta l'azienda. Uno strato di intelligenza incorporato, ARIA (Assistente Intelligente di Rischio Adattivo), analizza i segnali di rischio cross-platform e comprende il linguaggio naturale per far emergere intuizioni, raccomandare protezioni e distribuire politiche direttamente dall'interfaccia. Questo aiuta a ridurre lo sforzo manuale accelerando il tempo dall'intuizione all'applicazione. Fornito come parte della piattaforma Forcepoint Data Security Cloud, Forcepoint DLP supporta un'implementazione flessibile su ambienti cloud, on-premises e ibridi, consentendo alle organizzazioni di implementare in base alle loro esigenze aziendali e di sicurezza, semplificando la conformità e mantenendo una protezione coerente dei dati ovunque.