Zscaler: KI-Innovationen für Datenschutz-Plattform

Zscaler stellt Innovationen für seine KI-Datenschutzplattform vor, die auf der Sicherheits-Cloud aufbauen und die Leistungsfähigkeit von KI nutzen.

Die Neuerungen bieten folgenden Funktionsumfang:

• Schutz für strukturierte und unstrukturierte Daten in Bewegung (Data-in-Motion), im Ruhezustand (Data-at-Rest) und während der Nutzung (Data-in-Use)
• Schutz für Daten über alle Inline-Kanäle einschließlich Web, SaaS, E-Mail, BYOD und privater Anwendungen in Rechenzentren und in öffentlichen Clouds
• Schutz für Daten in SaaS-, IaaS-/PaaS-Umgebungen, auf Endpunkten und geteilten On-Premises-Netzwerken

Datenschutz hat höchste Priorität für alle Unternehmen, die ihr geistiges Eigentum und die Daten ihrer Kunden vor böswilligen Insidern, versehentlichem Datenverlust und vor bösartigen Akteuren schützen müssen. Das Problem wird durch die wachsende Bedrohung durch Schatten-KI, Ransomware und die zunehmende Nutzung der Cloud noch verschärft. Laut dem 2024 ThreatLabz AI Report wuchsen die KI-/ML-Transaktionen in Unternehmen trotz steigender Sicherheitsrisiken von April 2023 bis Januar 2024 um fast 600 Prozent.

Laut Zscaler werden täglich über 500 Billionen Datenpunkte von Usern, Geräten, Netzwerken und Anwendungen analysiert und Erkenntnisse genutzt . Die Leistungsfähigkeit von KI und Automatisierung erhöht die Sichtbarkeit sensibler Daten überall, bietet notwendigen Kontext und liefert eine geschlossene Workflow-Automatisierung. Die Erweiterungen der KI-Datenschutzplattform umfassen:

• Nativ integriertes Data Security Posture Management (DSPM), das als zentraler Bestandteil der Datenschutzplattform von Zscaler entwickelt wurde und sensible Daten in öffentlichen Clouds wie AWS und Microsoft Azure erkennt, klassifiziert und schützt.
• Kontextreiche GenKI App Security mit User- und Risikokorrelation, die Einblicke in risikoreiche Eingaben, KI-App-Nutzung und granulare Richtlinienkontrollen bietet.
• Neue Echtzeit-Email DLP zum Schutz sensibler Daten in Unternehmens-E-Mails einschließlich Microsoft 365 und Google Gmail – einer der problematischsten Vektoren für Insider-Bedrohungen.

Zusätzlich wurde die Plattform wie folgt erweitert:

• Konsolidierte, einheitliche SaaS-Sicherheit, die traditionell Stand-alone- Technologien wie SSPM, SaaS-Supply-Chain-Sicherheit, Out-of-Band-API-CASB-Sicherheit und die Analyse tiefgreifender Benutzeraktivitäten integriert, um eine hochpräzise Korrelations-Engine zu liefern. Diese Engine bietet einen umfangreichen Einblick in SaaS-Daten und ermöglicht proaktives Risikomanagement und -minderung.
• Erweiterung von KI Auto Data Discovery an allen Data-at-Rest-Standorten einschließlich Endpoint, SaaS und Public Cloud-Infrastrukturen. Diese Erweiterung rationalisiert bestehende Datenschutzprogramme, mindert Komplexität und steigert die Effizienz.

„Unternehmen wollen die in ihrem Ökosystem vorhandenen Daten gewinnbringend nutzen und gleichzeitig sensible und vertrauliche Informationen schützen. Die Kombination aus Datenerkennung, -klassifizierung und -zuordnung bietet einen wesentlichen Kontext für die zuverlässige Durchsetzung von Sicherheitskontrollen bei gleichzeitiger Optimierung von Geschäftsprozessen“, sagt Jennifer Glenn, Research Director, Security & Trust, IDC. „Datensicherheitslösungen wie die AI Data Protection-Plattform von Zscaler können dabei helfen, Datensicherheitsprobleme zu identifizieren und zu beheben, während sie gleichzeitig die Kosten und die Komplexität des Einsatzes mehrerer Klassifizierungs-Engines und anderer punktueller Produkte reduzieren.“

(pd/ Zscaler)