Prévention des pertes de données sur les endpoints : tout ce que vous devez savoir

Les données ne résident pas uniquement dans le cloud, elles résident sur vos endpoints.

Et c’est exactement là qu’elle est la plus vulnérable.

Les données sont l’élément vital des organisations modernes qui alimentent les opérations quotidiennes, stimulent l’innovation en matière d’IA et stimulent l’avantage concurrentiel. Mais alors que les lois sur la protection des données personnelles et les cyberattaques se renforcent, la protection des informations sensibles est devenue plus qu’une bonne pratique : c’est une nécessité stratégique.

C’est là qu’intervient la prévention de la perte de données des endpoints, ou DLP des endpoints.

Les appareils des endpoints (comme les ordinateurs portables, les smartphones, les serveurs) sont les endroits où les données résident, se déplacent et sont utilisées. À mesure que les infrastructures numériques évoluent, le rôle de la DLP des endpoints dans le maintien d’un environnement informatique sécurisé et conforme devient de plus en plus critique.
Dans ce message, nous détaillerons ce qu’est la DLP des endpoints, pourquoi elle est importante et comment elle s’intègre dans une stratégie plus large de protection des données.

Vous découvrirez les outils qui renforcent les efforts de DLP des endpoints et verrez comment ces stratégies aident à détecter les menaces, à appliquer des politiques et à protéger les données les plus précieuses de votre organisation, où qu’elles résident. L’objectif : vous aider à élaborer une stratégie non seulement efficace, mais adaptable.

Prévention des pertes de données des endpoints définie

Commençons par les bases : quel est le DLP d’endpoint et pourquoi il est différent de la protection des données traditionnelle.

Au fond, la DLP des endpoints est conçue pour protéger les données en appliquant des politiques et procédures de sécurité qui limitent le mouvement des informations sensibles sur un endpoint dans l’entreprise. La fonctionnalité DLP comprend le contrôle des permissions d’accès et la compréhension des mesures prises sur les appareils avec des informations sensibles pour aider à prévenir le partage involontaire.

Endpoint DLP peut appliquer des politiques qui limitent la transmission externe de données sensibles , sauf si le chiffrement est appliqué, généralement via des protocoles de sécurité intégrés. En appliquant des contrôles DLP, les organisations peuvent atténuer le risque de perte de données et maintenir l’intégrité et la confidentialité de leurs actifs informationnels.

Pour comprendre comment la DLP des endpoints protège les informations sensibles, il est utile d’examiner les trois étapes du cycle de vie des données :

1. Données au repos : stockées dans un fichier ou une base de données sur un disque dur
2. Données en mouvement : passage d’un endpoint à un autre
3. Données en cours d’utilisation : chargées dans une application afin qu’elles puissent être lues ou manipulées

Ces étapes représentent les différents états dans lesquels les données existent. Endpoint DLP applique des protections ciblées à chaque étape pour s’assurer que les informations sensibles restent sécurisées, qu’elles soient stockées, en transit ou activement utilisées.

Comment la DLP des endpoints protège chaque étape du cycle de vie des données

Alors, à quoi cela ressemble-t-il en action ? Voici comment la DLP des endpoints protège les données au repos, en mouvement et en cours d’utilisation :

Bien que la DLP des endpoints couvre l’ensemble du cycle de vie des données, sa véritable force réside dans l’application de la politique directement au niveau de l’appareil, où les données sont le plus activement consultées et les plus vulnérables. En surveillant l’activité et en contrôlant l’accès en temps réel, elle aide les équipes de sécurité à réduire les risques avant qu’ils ne s’aggravent, ce qui en fait une couche pratique et essentielle dans toute stratégie moderne de protection des données.

Maintenant que nous avons abordé le fonctionnement de la DLP des endpoints, examinons les avantages réels qu’elle offre à travers les équipes et les environnements.

Avantages de la DLP des endpoints

Endpoint DLP ne consiste pas seulement à verrouiller les données, il s’agit également de donner aux équipes les moyens d’agir plus rapidement, de voir plus clairement et de protéger plus efficacement. Lorsqu’elle est mise en œuvre dans le cadre d’une solution de sécurité des endpoints plus large, la DLP passe d’un simple outil d’application des politiques à une couche de protection dynamique, motivée par le contexte en temps réel et prise en charge par des technologies complémentaires.

Que les données soient en mouvement, au repos ou en cours d’utilisation, la DLP des endpoints aide les organisations à réduire les risques, à améliorer la conformité et à répondre aux menaces avant qu’elles ne s’intensifient en fournissant :

• Sécurité continue des données pour les endpoints : en intégrant les contrôles DLP directement dans les workflows des endpoints, les organisations peuvent protéger les données sensibles dans tous les environnements, que ce soit sur site, à distance ou sur des appareils mobiles.
• Réponse plus rapide aux incidents : la surveillance de l’activité des endpoints permet aux équipes de sécurité de détecter rapidement les violations de politiques et les comportements suspects pour prendre en charge un confinement et une réponse rapides.
• Une meilleure visibilité des données : les stratégies DLP des endpoints comprennent la classification et le suivi des données, ce qui donne aux équipes un aperçu de l’emplacement des données sensibles, de la manière dont elles se déplacent et de leur traitement approprié.
• Un alignement réglementaire fort : avec l’expansion mondiale des lois sur la confidentialité des données, la DLP des endpoints aide les organisations à satisfaire aux exigences de conformité en réduisant le risque d’exposition aux informations personnellement identifiables (PII) et à d’autres types de données réglementées.
• Défense contre les menaces internes et externes : des fuites accidentelles à l’exfiltration délibérée, la DLP des endpoints permet d’empêcher l’accès non autorisé et les transferts de données, que la menace provienne de l’intérieur ou de l’extérieur.

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Bien sûr, ces avantages n’ont d’importance que s’ils traitent de véritables menaces. Alors, qu’est-ce que la DLP d’endpoint est exactement conçue pour se défendre ?

Quelles menaces les DLP d’endpoint traitent-elles ?

Endpoint DLP aide les équipes de sécurité à se défendre de manière proactive contre un large éventail de risques liés aux données en appliquant des contrôles de politique et en surveillant l’activité directement sur les appareils. Ces menaces comprennent à la fois les acteurs internes et externes, ainsi que les expositions accidentelles.

Exfiltration de données

Endpoint DLP détecte et bloque les tentatives de transfert de données sensibles vers des emplacements externes non autorisés. Cela inclut :

• Téléchargement de fichiers vers le stockage cloud ou des sites Web externes
• Copie de données sur des clés USB ou d’autres supports amovibles
• Diffusion de données sur des canaux cryptés pour échapper à la détection

Ces contrôles sont particulièrement essentiels pour prévenir les violations où les attaquants accèdent aux endpoints et siphonnent les données hors du réseau.

Menaces internes et fraude

Endpoint DLP surveille le comportement des utilisateurs pour détecter les modèles d’accès suspects, tels que :

• Employés accédant aux données en dehors de leur champ d’application
• Tentatives de récupération des dossiers financiers ou clients pour un gain personnel
• Accès répété aux systèmes sensibles sans autorisation
• Des attaquants externes utilisant des comptes internes compromis pour exfiltrer des données ou faire remonter des privilèges

L’analyse comportementale et l’application des politiques aident à identifier et à répondre à ces menaces avant que les dommages ne se produisent, que la source soit un initié malveillant ou un acteur externe se faisant passer pour un seul.

Fuites accidentelles de données

Toutes les pertes de données ne sont pas malveillantes. Endpoint DLP aide à prévenir :

• Employés envoyant par erreur des fichiers sensibles à des destinataires externes
• Télécharger des documents confidentiels sur des plateformes de collaboration publiques
• Scripts ou workflows mal configurés qui exposent les données protégées

Ces contrôles réduisent le risque d’exposition aux données non malveillante mais coûteuse.

Activité anormale

Endpoint DLP signale un comportement inhabituel qui peut indiquer des comptes compromis ou une intention risquée, tels que :

• Accès aux données à des heures impaires ou à partir d’emplacements atypiques
• Pics soudains dans les transferts de fichiers ou l’activité d’impression
• Tentatives de contournement des contrôles de sécurité

Ces anomalies ne violent pas directement la politique, mais signalent souvent des problèmes de sécurité plus profonds.

Abus des médias amovibles

Endpoint DLP peut restreindre ou surveiller l’utilisation d’appareils amovibles pour éviter le vol ou la fuite de données. Cela inclut :

• Lecteurs USB
• Cartes SD
• Disques durs externes et autre stockage portable

Ces contrôles sont particulièrement importants dans les environnements où les supports portables sont couramment utilisés et difficiles à suivre, ce qui permet d’empêcher les transferts de données non autorisés avant qu’ils ne se produisent.

Shadow IT et applications non approuvées

Certaines solutions DLP d’endpoint détectent et bloquent les transferts de données vers des applications ou services non autorisés, ce qui permet de contrôler les risques informatiques fantômes. Cela peut impliquer :

• Blocage des téléchargements vers des plateformes de stockage cloud non autorisées
• Empêcher l’utilisation d’outils de collaboration non approuvés
• Signaler les tentatives d’installation ou d’exécution de logiciels non autorisés

En identifiant et en contrôlant l’activité informatique fantôme, la DLP des endpoints aide les organisations à maintenir la visibilité et le contrôle de l’emplacement des flux de données sensibles, réduisant ainsi le risque d’exposition accidentelle ou intentionnelle.

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Acteurs de menaces internes et externes

Comme vous pouvez le voir, la DLP des endpoints traite un large éventail de comportements de menace, de l’exfiltration et de la mauvaise utilisation interne aux fuites accidentelles et aux systèmes informatiques fantômes. Cependant, comprendre ce qui s’est passé n’est qu’une partie de l’image. Pour élaborer une stratégie de protection des données vraiment résiliente, il est tout aussi important de comprendre qui est derrière ces comportements et pourquoi ils se produisent.

Différents acteurs malveillants, qu’il s’agisse d’employés internes, d’attaquants externes ou même d’adversaires nationaux, apportent des motivations, des tactiques et des profils de risque uniques. Endpoint DLP doit être équipé pour détecter et répondre à cette diversité, en appliquant des contrôles sensibles au contexte et à l’intention.

Le tableau ci-dessous offre un aperçu de la répartition comportementale ci-dessus, en cartographiant les types de menaces courantes aux acteurs qui les pilotent généralement. Cette perspective aide les équipes de sécurité à adapter plus efficacement leurs stratégies de DLP et à hiérarchiser les réponses en fonction de l’origine du risque.

Mais l’identification de l’acteur malveillant n’est qu’une partie de l’équation. Pour protéger efficacement les données sensibles dans les environnements hybrides d’aujourd’hui, les organisations doivent également déployer le bon type de technologie DLP au bon endroit. C’est là que les DLP des endpoints, du réseau et du cloud entrent en jeu, chacune étant conçue pour sécuriser les données dans différents états et contextes.

Examinons de plus près comment ces types de DLP se comparent en termes de concentration, de déploiement et de types de données qu’ils protègent.

Quelle est la différence entre la DLP et la DLP de l’endpoint ?

La prévention des pertes de données est une vaste catégorie de technologies de sécurité conçues pour empêcher l’accès, le partage ou la fuite non autorisés de données sensibles.

Pour y parvenir, les organisations déploient souvent différents types de technologies DLP, chacune adaptée à des environnements et cas d’utilisation spécifiques :

• Endpoint DLP protège les données sur les appareils tels que les ordinateurs portables, les ordinateurs de bureau, les smartphones et les tablettes. Il surveille les activités telles que la copie sur des clés USB, l’impression ou l’accès à des fichiers sensibles, et applique des politiques pour éviter l’utilisation abusive des données.
• La DLP réseau inspecte les données en transit sur le réseau. Il utilise des pare-feux, des routeurs et d’autres infrastructures pour détecter et bloquer les transmissions non autorisées, telles que l’envoi de fichiers sensibles par e-mail ou leur téléchargement sur des sites Web externes.
• Cloud DLP sécurise les données stockées ou partagées dans les services cloud et les applications SaaS. Il s’intègre aux plateformes cloud pour surveiller les activités de partage, de collaboration et de stockage de fichiers, garantissant la conformité et empêchant les fuites.

Pour vous aider à comparer ces types de DLP plus clairement, voici un tableau qui détaille leur orientation, leurs modèles de déploiement et les types de données et d’activités qu’ils protègent.

Comprendre le paysage est une chose, mais voir comment la DLP des endpoints fonctionne au quotidien en est une autre. Voici comment il fonctionne en coulisses.

Comment fonctionne la prévention de la perte de données des endpoints ?

Pour se protéger contre les menaces telles que les transferts non autorisés, les abus d’initiés et les fuites accidentelles, la DLP des endpoints effectue généralement cinq fonctions principales :

1. Data discovery
   Endpoint DLP analyse le stockage local, les supports amovibles et les flux de données au niveau des applications pour identifier les fichiers et les types de données. Cela inclut :
   • Noms de fichiers, extensions et formats • Inspection des métadonnées et du contenu (par ex., regex, correspondance de mots-clés, empreintes digitales) • Attributs contextuels tels que l’identité de l’utilisateur, le type d’appareil et l’emplacement
   Cette étape fondamentale permet de voir quelles données existent et où elles résident, ce qui est essentiel pour la classification et l’application des politiques.
2. Classification des données
   Une fois découvertes, les données sont classées en fonction de la sensibilité, de la portée réglementaire et de la valeur commerciale. Les moteurs de classification peuvent utiliser :
   • Des modèles prédéfinis (p. ex. PCI DSS, HIPAA, RGPD) • Des règles personnalisées pour les données exclusives • L’ apprentissage automatique pour détecter des modèles tels que les IPI ou la propriété intellectuelle La
   classification éclaire les décisions de politique, p. ex., bloquer les transferts de données client vers des clés USB ou signaler les tentatives d’envoi du code source par e-mail à l’extérieur.

1. Surveillance des endpoints
   Endpoint DLP suit les interactions des utilisateurs avec les données, notamment :
   • Création, modification, suppression de fichiers • Copier/coller, imprimer, capture d’écran • Téléchargements vers les services cloud, les pièces jointes d’e-mail et les applications de messagerie
   L’analyse comportementale peut être superposée pour détecter des anomalies, comme un utilisateur accédant soudainement à de grands volumes de fichiers sensibles ou transférant des données en dehors des heures normales.
2. L’application du contrôle d’accès
   Endpoint DLP applique des contrôles d’accès granulaires en fonction de l’identité, de la posture de l’appareil et de la classification des données. Cela peut inclure :
   • Empêcher les applications non autorisées d’accéder aux fichiers sensibles • Empêcher les transferts de données vers des domaines non approuvés ou des supports amovibles • L’intégration à des plateformes IAM telles que Microsoft Entra ID pour les
   contrôles d’héritage de politique peut être adaptative et permettre aux organisations de resserrer les restrictions en fonction des signaux de risque ou du comportement des utilisateurs.

1. Alerte et remédiation
   Lorsque des violations de politique se produisent, la DLP des endpoints peut :
   • Alerter les équipes de sécurité avec une télémétrie détaillée • Mettre en quarantaine ou bloquer l’action incriminée • Former les utilisateurs finaux avec des avertissements contextuels ou une formation juste à temps
   Ensemble, ces actions aident à garantir que les violations de politique sont non seulement détectées, mais traitées rapidement et de manière appropriée sur l’endpoint.

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Ces capacités sont puissantes, mais comment se traduisent-elles dans l’utilisation quotidienne au sein de votre organisation ? Faisons un zoom arrière et voyons la vue d’ensemble des solutions qui peuvent être utilisées pour y parvenir.

Que fait le logiciel DLP d’endpoint ?

Le logiciel Endpoint DLP est spécialement conçu pour appliquer des politiques de protection des données directement sur les appareils des utilisateurs, offrant ainsi aux organisations une plus grande visibilité et un meilleur contrôle sur la manière dont les données sensibles sont consultées et traitées. Elle permet aux équipes de surveiller l'activité des données en temps réel et d'appliquer des contrôles sensibles au contexte qui s'adaptent intelligemment au comportement des utilisateurs, au type d'appareil et à l'emplacement.

Ces outils fonctionnent localement, généralement via des agents légers et installés, et sont conçus pour gérer la manière dont les données entrent et sortent de l’endpoint.

En appliquant des politiques à la source, la DLP de l’endpoint permet d’empêcher l’accès non autorisé, le partage accidentel ou l’exfiltration délibérée avant que les informations sensibles ne puissent quitter l’appareil.

Principales capacités du logiciel DLP endpoint

• Découverte locale des données : analyse l’appareil à la recherche de données sensibles à l’aide de la correspondance de modèles, des règles de mots-clés et de l’empreinte digitale de fichiers. Cela inclut l’identification des PII, des registres financiers, du code source et d’autres contenus réglementés ou exclusifs.
• Classification basée sur des politiques : applique des règles de classification aux données découvertes en fonction de la sensibilité, des exigences réglementaires ou du contexte commercial. Cela permet une gestion différenciée, par exemple, en bloquant les transferts de données client, mais en permettant le partage interne des actifs marketing.
• Actions de mise en œuvre : répond aux violations de politique en bloquant, mettant en quarantaine, chiffrant ou alertant. Certains outils offrent un coaching utilisateur ou des avertissements juste à temps pour réduire les violations accidentelles.
• Protection hors ligne : de nombreux outils DLP des endpoints continuent à appliquer des politiques même lorsque l’appareil est déconnecté du réseau, garantissant ainsi une couverture cohérente.
• Surveillance en temps réel : suit les actions des utilisateurs telles que l’accès aux fichiers, la copie/collage, les téléchargements vers les services cloud et les transferts vers des supports amovibles.

De nombreux outils DLP des endpoints annoncent une « surveillance en temps réel », mais la plupart s’appuient sur des mises à jour axées sur les événements qui détectent l’activité après qu’elle se produise.

Que signifie vraiment la surveillance en temps réel ?

De nombreux fournisseurs de DLP d’endpoints annoncent la « surveillance en temps réel » comme une capacité de base, mais en pratique, ce terme est souvent utilisé de manière lâche.

La plupart des outils DLP des endpoints reposent sur une journalisation basée sur les événements ou des mises à jour périodiques de télémétrie, ce qui signifie qu’ils détectent et signalent les actions des utilisateurs après qu’elles se produisent. Cela est souvent appelé « quasi-temps réel », mais il manque l’immédiateté requise pour la détection et la réponse actives aux menaces ou l’application dynamique des politiques.

Ce qu’exige une véritable surveillance en temps réel

• Réflexion immédiate de l’état du endpoint :
ce qui se passe sur l’appareil en ce moment,
pas il y a des minutes ou des heures

• Collecte et transmission de données à faible latence :
sans dépendre des mises à jour mises en cache ou groupées

• Architecture évolutive :
Capable de gérer des millions d’endpoints
sans dégrader les performances ou la visibilité

Ce niveau de fidélité n’est généralement pas réalisable avec les outils DLP d’endpoint autonomes. Elle nécessite une plateforme conçue pour la collecte, le traitement et l’action des données en temps réel à grande échelle.

Bien que le logiciel DLP des endpoints puisse surveiller l’activité et appliquer des politiques, il est important de reconnaître que « temps réel » signifie souvent « presque temps réel », et qu’une visibilité et une réactivité plus approfondies peuvent nécessiter une intégration à des plateformes conçues pour la vitesse et l’échelle opérationnelles.

Limitations de la DLP des endpoints en tant que produit ponctuel

Bien qu’un logiciel DLP d’endpoint soit essentiel, s’y fier en tant que solution autonome présente plusieurs défis :

• Visibilité fragmentée sur les endpoints, le réseau et les environnements cloud
• Fatigue des agents due à l’empilement de plusieurs produits ponctuels sur les appareils
• Contexte limité pour les décisions d’application en raison de la télémétrie cloisonnée
• Réponse retardée ou manuelle aux alertes sans orchestration
• Problèmes d’évolutivité dans les environnements hybrides ou distribués

Pourquoi l’intégration est importante

C’est exact. Tous les outils qui contribuent à une stratégie DLP efficace des endpoints ne sont pas une solution DLP dédiée, et c’est une distinction importante.

Endpoint DLP fonctionne mieux lorsqu’il est pris en charge par un écosystème plus large de technologies qui fournissent visibilité, contexte et contrôle. Les plateformes qui offrent une télémétrie en temps réel, une réponse automatisée et des informations sur les endpoints peuvent considérablement améliorer la manière dont les politiques de DLP sont informées, déclenchées et appliquées.

Le résultat ? Une approche plus adaptative, résiliente et évolutive pour protéger les données sensibles.

Et à mesure que ces écosystèmes évoluent, la prochaine frontière dans la DLP des endpoints n’est pas seulement l’intégration, c’est l’intelligence. L’IA et l’automatisation redéfinissent la façon dont les organisations détectent, répondent et apprennent des événements de protection des données.

Révolutionner la DLP des endpoints grâce à l’IA et à l’automatisation : une nouvelle ère de la cybersécurité

À mesure que les organisations créent des piles de sécurité plus intégrées, l’ automatisation informatique devient le tissu conjonctif qui rend tout fonctionne plus rapidement et plus intelligemment. Bien que les outils DLP traditionnels des endpoints appliquent des politiques, l’automatisation permet de détecter les violations en temps réel, de coordonner les réponses entre les systèmes et de réduire les frais généraux manuels.

Comment l’IA et l’automatisation améliorent la DLP des endpoints

• Détection plus intelligente : les modèles d’IA analysent le comportement des utilisateurs, les modèles d’accès aux fichiers et les signaux contextuels pour identifier les activités à risque que les règles statiques peuvent manquer, telles que les transferts de données inhabituels, l’utilisation abusive des privilèges ou les menaces internes.
• Réponse plus rapide : l’automatisation permet une action immédiate lorsqu’une violation se produit en mettant en quarantaine les fichiers, en rappelant l’accès ou en déclenchant des workflows sur les systèmes de sécurité et informatiques. Cela permet de réduire le temps de séjour et de limiter l’exposition.
• Optimisation des politiques : en analysant les modèles de violations, d’exceptions et de comportement des utilisateurs à l’aide d’une télémétrie des endpoints et d’un contexte historique fiables et en temps réel, les équipes de sécurité peuvent identifier les faux positifs, ajuster les seuils d’application et améliorer la précision des règles pour rendre les politiques de DLP plus adaptatives et moins perturbatrices.
• Coordination inter-systèmes : les playbooks automatisés connectent les alertes DLP des endpoints aux plateformes d’identité, aux SIEM et aux outils de remédiation pour s’assurer que la protection des données n’est pas cloisonnée et que les réponses restent cohérentes entre les environnements.
• Évolutivité et efficacité : l’automatisation réduit le fardeau manuel pour les équipes de sécurité, leur permettant de gérer des déploiements DLP à grande échelle sans se noyer dans des alertes ou des exceptions.

L’IA et l’automatisation ne remplacent pas la DLP des endpoints, elles la suralimentent. En ajoutant intelligence, rapidité et adaptabilité, ils aident les organisations à passer d’une application réactive à une protection proactive.

[L’IA change les règles : découvrez comment elle transforme la prévention des pertes de données de la défense réactive à la protection intelligente en temps réel.]

Les meilleures stratégies de DLP des endpoints englobent l’automatisation non seulement au sein de l’outil DLP lui-même, mais également dans l’ensemble de l’écosystème, permettant un confinement plus rapide, une meilleure visibilité et une protection des données plus résiliente.

Cependant, réaliser le plein potentiel de l’IA et de l’automatisation dans la DLP des endpoints nécessite plus que de simples algorithmes intelligents ; cela nécessite des plateformes qui offrent une visibilité en temps réel, un contrôle évolutif et une réponse automatisée sur chaque endpoint, partout.

C’est là qu’une plateforme autonome de gestion des endpoints fait la différence, non pas pour remplacer les solutions de prévention des pertes de données, mais en les aidant à travailler plus intelligemment, plus rapidement et plus efficacement.

Comment Tanium prend en charge la DLP des endpoints

Bien que Tanium Autonomous Endpoint Management (AEM) ne soit pas une solution DLP dédiée aux endpoints, elle joue un rôle essentiel dans les efforts de prévention des pertes de données. En combinant des contrôles de sécurité robustes avec une surveillance en temps réel, Tanium aide les organisations à protéger les données sensibles sur tous les endpoints, y compris ceux des environnements distants ou distribués.

Grâce à une visibilité continue sur l’activité des endpoints, les équipes informatiques et de sécurité peuvent détecter et répondre plus rapidement aux transferts de données non autorisés ou aux violations de politiques. Le reporting intégré soutient également la conformité en faisant ressortir les tendances et en démontrant l’efficacité du contrôle.

Tanium AEM améliore la plateforme grâce à une automatisation basée sur l’IA et des données en temps réel, permettant une prise de décision intelligente et des opérations évolutives. Son intégration transparente à l’infrastructure informatique existante et aux outils tiers permet aux équipes d’unifier les workflows de gestion et de sécurité des endpoints.

En fournissant des informations exploitables et en soutenant l’application des politiques, Tanium aide à réduire le risque de fuite de données et permet aux organisations de se défendre de manière proactive contre les menaces, renforçant ainsi la posture de sécurité et la préparation réglementaire.

Bien que le logiciel DLP des endpoints puisse poser les bases de l’application des politiques, Tanium opérationnalise ces stratégies avec la visibilité, l’automatisation et l’intelligence des endpoints en temps réel nécessaires pour agir avec rapidité et précision.

Si vous êtes prêt à voir comment Tanium peut aider votre équipe à améliorer la protection des données des endpoints, à rationaliser la réponse et à réduire les risques, planifiez une démo personnalisée dès aujourd’hui.