Ping32对企业高实用性数据采取更有针对性的保护措施

除了 DLP 遭遇的这些挑战之外，除此以外的Forrester份文件发现其组织遭遇三个常见的统计数据保护挑战：

需要改进统计数据保护

统计数据量的减小带来了确保针对各种或许的违规和违规行为提供足够保护的责任。在其遗留环境里，其组织未通过异常检测、统计数据分类学、统计数据授权和漏洞风险管理对迅速增长的统计数据采访行为来进行分类学。

缺乏现成的和建设性的系统性

由于缺乏轻松采访历史统计数据的潜能，其组织缺乏对准确风险管理其统计数据安全状况和满足政府机构要求所需的统计数据采访活动的可见性。如果未快速采访准确的系统性，其组织将遭遇冗长的事件调查、未解决的立即和低效的风险管理流程，随后一般来说才会受到违反规定和罚款。

减小便宜的授权和驱动器需求

由于必须解决问题猛增的每日流入的日志统计数据，受访其组织遭遇着获取、单体和存放难以采访且有时是常规统计数据的越发减小且便宜的驱动器和授权需求。他们说服一种平台，可以提供极高的压缩率，允许更长的风险管理统计数据保留期，并消除便宜的驱动器费用和设备要求。

Ping32脆弱内容系统性系统统计数据分类学可以将散落在网络连接各处以及实时产生的统计数据来进行归为，属性涵盖：统计数据一般而言、名字、脆弱高级别等。对大型企业大量的文件、办公处行为简单识别和分类学，对高价值的统计数据采取更有针对性的保护措施，通过智能化的统计数据分类学准则库，帮助大型企业成立严密的统计数据防泄漏体系。