В чем сходство и различия технологий DLP и DAG? Почему один класс систем не заменяет другой?
Дмитрий Богомолов, архитектор отдела проектирования, подготовил материал о ключевых различиям DLP и DAG-решений.
Стремительный рост объемов неструктурированного корпоративного контента стал одной из острейших проблем для ИТ- и ИБ-подразделений. При этом, по оценке международной аналитической компании ITC, суммарный объем данных в ближайшей перспективе достигнет уровня 175 зеттабайт, или 175 миллиардов гигабайт, и существенная доля такой информации будет неструктурированной.
Поэтому управление доступом к неструктурированным данным становится проблемой для большинства крупных компаний. Мы часто слышим, что для решения подобных задач достаточно использовать DLP-системы. Да, нередко подобные продукты закрывают ряд задач по управлению доступом к неструктурированным данным, но в большинстве случаев использование специализированных DAG-платформ более эффективно с точки зрения управления рисками в крупных компаниях.
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Spark_news: Рейтинг компаний, которые закрывали магазины в России к 2026 году
- Охота на CVE в Cursor IDE: полный технический разбор безопасности AI-редактора
- GooD_News: Huawei выходит на рынок AI-очков
- Руководство по геопространственной разведке (GEOINT)
- Cроки факторизации приватных ключей RSA и Bitcoin немного приблизились
- [Перевод] Знакомство с одним прогоном Mythos применительно к Firefox: а разговоров-то было?
- Victor Koch: «Эффект Бони»
- DDoS снова «переобулся»: как изменился ландшафт угроз в I квартале 2026 года
- AlinaTen: DeepRoute.ai заявила о более чем 300 тысячах автомобилей с её системой автопилота
- AlinaTen: Суд в США отклонил обвинения Илона Маска в мошенничестве против OpenAI перед началом разбирательства