2017-07-28 08:13:00
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这一全新技术能够为应对本地和云端的数据风险提供强大的智能情报。

中存储网消息,2017 年 7 月 27日,全球多云数据管理解决方案领导厂商Veritas Technologies 宣布推出集成式分析引擎,这一全新技术能够为应对本地和云端的数据风险提供强大的智能情报。 

如今,企业正在面临非结构化数据的快速增长,以及无法实现数据可视化和数据洞察的困境之中。电子邮件、文档和图像文件等类型的非结构化数据使企业暴露在潜在的安全漏洞风险之中,甚至无意中还会造成个人身份信息(PII)的泄露。根据2017年Veritas《数据基因指数》报告,企业数据正在以49%的速度逐年上涨,这一增长势头表明,企业所面临的数据安全与泄露问题将越发突出。

全新推出的集成式分析引擎能够帮助企业快速扫描和标记数据,确保敏感或风险信息得到妥善管理和保护。这一创新技术可对个人身份信息提供充分的可视性,无论数据存储在何处,企业都能够对其拥有的全部数据资产部署离散式保留策略,从而满足合规方面的要求。

这一全新技术现已集成至Veritas Data Insight 6.0解决方案,并将于8月集成至Veritas Enterprise Vault 12.2中。未来,Veritas计划逐步将其集成到所有数据保护、存储和治理解决方案的产品组合中。 

分析技术助力企业应对GDPR和全球条例合规性

集成式分析引擎所推出的新功能可以帮助企业满足全球严苛的数据保护规范,例如即将出台的《通用数据保护条例》(GDPR)。具体来说,集成式分析引擎可定位企业环境中个人数据的存放位置,并推动企业采取相应的数据保留和删除措施,以应对GDPR条例中既是难点又是重点的两个要求。根据2017年《Veritas GDPR调研报告》第一章调研发现,大约40%的受访者担心企业无法在短时间内快速识别或找到所需数据,从而无法满足GDPR要求。

集成式分析引擎简单易用,且部署简便,包含超过100种预配置模式,可识别信用卡、社保号、病历记录和其他个人身份信息。此外,该引擎还能够预加载超过60种策略,帮助企业应对《通用数据保护条例》(GDPR)、《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)、《萨班斯-奥克斯利法案》(Sarbanes-Oxley)等其他全球条例规范,使企业快速做好合规准备。除此之外,新技术的字典功能可识别具有风险含义的关键词,而自信度评分和质量保证工具也能够最大限度地降低误报。 

Veritas公司副总裁及首席产品官Mike Palmer表示:“分析技术是企业的一大利器,可以帮助企业拥有对个人身份信息的充分可视性,并快速检索特定信息,以满足GDPR的要求。手动流程通常无法实施,耗时耗力,而且很不稳定。然而,通过将现代分析技术整合于Veritas的产品组合中,我们率先推出全新的数据管理方法,帮助用户更加轻松地查找敏感数据,删除冗余数据和过期数据,帮助企业做出更明智的决策。” 

Data Insight 6.0将人工智能和分析技术相结合,提高风险检测能力 Veritas Data Insight 6.0在风险分析技术方面的性能得到明显提升,通过对内容分类、元数据分析和用户行为的综合洞察,可快速发现潜在的恶意行为。Data Insight特有的“用户风险评分”能够作为第一道防御系统,识别可疑活动并触发补救措施来保护敏感文件。 

Data Insight 6.0采用深度学习技术,将用户风险评分和其他文件属性相结合,能够搜寻企业中风险系数最高的文件,并提出后续建议。通过人工智能,Data Insight 6.0能够进一步优化集成式分析引擎扫描文件的方式,因此可快速扫描PB级数据,照亮最暗的数据角落。Data Insight 6.0现已上市,用户可通过Veritas及其全球渠道合作伙伴进行购买。 

Enterprise Vault 12.2 利用分析技术和智能情报改进保留和发现功能 Veritas Enterprise Vault 12.2可利用集成式分析引擎的统一模式和策略,对现有的所有内容重新分类,帮助管理员在归档中注入智能情报。该解决方案将分类标记与保留策略相匹配,以确保所有关键数据得到妥善管理,同时在正常操作过程中删除“垃圾”数据。 

增强的分析功能可以为企业的快速调查奠定基础:分类标记能够简化内容搜索,并且加快响应发现,或信息请求的速度,进一步帮助企业从容应对合规条例要求。Enterprise Vault 12.2将于 8 月上市,届时,企业可通过Veritas及其全球渠道合作伙伴进行购买。 

Enterprise Strategy Group首席分析师Jason Buffington表示:“当前,数据增长已达到EB级,企业已经被大量冗余、陈旧或质量极低的非结构化“暗数据“所淹没。Veritas推出的集成式分析引擎旨在提供企业技术上的实质性飞跃。通过拥有在数据内容、数据所有者、访问对象以及使用方式方面的情报,该技术可帮助企业实现数据治理、风险管理,以及满足合规性要求。”

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