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데이터 보안

보안 인텔리전스 및 컨트롤용 데이터 보안 솔루션을 통해 기업 내 개인 정보 및 민감한 정보를 감지하고 보호합니다.

Informatica Data Security를 사용하면 조직은 데이터 위반 위험을 줄이고, 업계 및 개인 정보 보호 규정 준수를 위한 감사를 지원하고, 내부자 남용 사례를 근절하고, 민감한 기밀 데이터를 보호할 수 있습니다.

정보 보안 및 거버넌스에 수십억 달러 규모로 투자했어도 조직은 가장 중요한 자산(즉, 민감한 기밀 정보)을 이해하고 보호하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

그리고 대부분은 데이터의 위치, 위험 및 확산에 대한 신뢰도가 낮을 뿐 아니라 데이터에 액세스하는 사람, 데이터를 보호하는 방식, 그리고 수상한 사용이나 액세스 시도 여부를 확인하지 못합니다.

따라서 민감한 데이터의 위험을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 위험 분석은 데이터의 검색, 식별 및 분류 작업을 포함하므로, 데이터 관리자는 전략적인 단계를 통해 데이터가 안전한지 확인할 수 있습니다.

c09-security-people Ponemon Institute에 따르면, 민감한 데이터의 액세스 및 활동을 모니터링하는 회사는 25%에 불과합니다.

규정 준수 위험

보안 위반에 따른 영향 및 비용 소모는 매우 심각한 뉴스이며, 실직, 수익 손실에서 PR 문제에 이르기까지 모든 면에 영향을 미칩니다. 클라우드에서 모바일, 소셜, 기기에 이르기까지 데이터의 볼륨과 확산이 계속 증가함에 따라 기존의 보안 접근 방식은 더 이상 민감한 데이터의 안전한 피난처가 되지 못하고 있습니다.

EU의 GDPR(General Data Protection Regulation)이 2018년 5월 25일 법규화되면, 조직은 연간 수익의 최대 4%에 해당하는 막대한 벌금을 내야할 수도 있습니다.  GDPR을 준수하기 위해 앞으로 조직은 데이터 개인 정보 보호 위험을 이해하고 소비자의 개인 정보를 무단으로 공개하는 위험을 줄이기 위해 적절한 조치를 취해야 합니다.

연구에 따르면, 조직이 데이터를 보호하기 위한 과제에 계속 직면하고 정보 보호의 책임도 더 늘어날 것으로 보입니다.

  • 매년 위반 사례 증가(38%, PWC)
  • 지적 재산권 도용 증가(56%, PWC)
  • 데이터 위반으로 인한 지속적인 비용 증가(건당 400만 달러, Ponemon)
  • 새로운 개인 정보 보호 규정(일반 데이터 보호 조항(General Data Protection Act)—GDPR)
  • 이사진에 보안 위반 사례에 대한 책임을 지는 CEO 및 경영진이 포함됨(NYSE 설문 조사)

이러한 상황에서 조직은 관련 정책 및 개인 정보 보호법을 준수하려면 민감한 데이터와 관련된 위험을 포괄적으로 이해해야 합니다. 또한 조직은 수상한 활동이나 무단 데이터 액세스 또는 전송을 모니터링하고 보안 제어, 경고 또는 알림을 통해 수정 조치를 취해야 합니다.    

고객 성공 사례

Vale delivered archived data compression rates averaging 95 percent, and saved $1 million annually in storage costs...

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데이터 보안 제품

Data Masking

데이터 보안 및 개인 정보 보호 제어를 제공하여 민감하고 개인적인 기밀 정보에 대한 무단 액세스와 이러한 데이터의 공개를 방지합니다.

Secure@Source

조직이 민감한 데이터 위험과 취약점을 이해하도록 데이터 보안 인텔리전스를 제공합니다.

Test Data Management

개발 요구를 충족하기 위해 개발계 데이터 세트의 안전하고 자동화된 프로비저닝을 제공

Data Archive

레거시 애플리케이션을 폐기하고 데이터 증가를 관리하고 애플리케이션 성능을 향상하며 정형 아카이빙으로 규정 준수를 유지합니다.

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