Вебинар "В чем сила DLP: развитие технологий контент-анализа" состоится 13 мая в 10:00 (мск).
Что ключевым образом влияет на эффективность DLP так это технологии анализа данных. Сильные технологии позволяют DLP не только собирать множество событий, но и понимать суть данных. А уже дальше, имея понимание данных в «мозгах» DLP, можно поднимать совершенно новые срезы аналитики и использовать более сложные предиктивные технологии.
На вебинаре мы проведем практический разбор технологий DLP: в какой ситуации какие технологии анализа данных работают лучше всего и как ими управлять, чтобы вывести эффективность ИБ на качественно новый уровень. Почему одни технологии отрабатывают, а другие нет – поймите это изнутри.
- Разметка отображает смысл перехваченных данных. Обсудим, с чего начать, чтобы система правильно понимала суть данных, и какую аналитику можно построить на этом понимании
- Разберем три подхода к анализу данных, как выбрать правильный и почему именно его
- Подробнее остановимся на принципах копирайтного анализа и рассмотрим примеры, в каких случаях какие технологии стоит использовать, а от каких отказаться – их плюсы и минусы
В чем сила DLP: развитие технологий контент-анализа
Дата проведения: 13.05.2021. Начало в 10:00
Место проведения: Онлайн
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
Вебинар "В чем сила DLP: развитие технологий контент-анализа" состоится 13 мая в 10:00 (мск).
Что ключевым образом влияет на эффективность DLP так это технологии анализа данных. Сильные технологии позволяют DLP не только собирать множество событий, но и понимать суть данных. А уже дальше, имея понимание данных в «мозгах» DLP, можно поднимать совершенно новые срезы аналитики и использовать более сложные предиктивные технологии.
На вебинаре мы проведем практический разбор технологий DLP: в какой ситуации какие технологии анализа данных работают лучше всего и как ими управлять, чтобы вывести эффективность ИБ на качественно новый уровень. Почему одни технологии отрабатывают, а другие нет – поймите это изнутри.
- Разметка отображает смысл перехваченных данных. Обсудим, с чего начать, чтобы система правильно понимала суть данных, и какую аналитику можно построить на этом понимании
- Разберем три подхода к анализу данных, как выбрать правильный и почему именно его
- Подробнее остановимся на принципах копирайтного анализа и рассмотрим примеры, в каких случаях какие технологии стоит использовать, а от каких отказаться – их плюсы и минусы
