Nightfall AI
Nightfall AI ist eine umfassende, KI-native Datenschutzplattform, die sensible Daten über SaaS-Apps, generative KI-Tools, E-Mail und Endpunkte mithilfe von maschinellem Lernen schützt.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 9, 2024
Nightfall AI Monatliche Traffic-Trends
Nightfall AI verzeichnete einen 25,4%igen Rückgang des Traffics und fiel im November auf 66,4K Besuche. Das Fehlen aktueller Produktaktualisierungen oder bedeutender Marktaktivitäten im November, zusammen mit dem Ausbleiben neuer Funktionen oder Verbesserungen, könnte zu diesem Rückgang beigetragen haben.
Was ist Nightfall AI
Nightfall AI ist eine branchenführende Plattform zur Verhinderung von Datenverlusten in der Cloud (DLP), die für das KI-Zeitalter entwickelt wurde. Sie integriert sich direkt mit Cloud-Anwendungen und Dateninfrastrukturen, um sensible Informationen zu entdecken, zu klassifizieren und zu schützen. Nightfall nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um geschäftskritische Daten wie Kunden-PII, Anmeldeinformationen und Geheimnisse in einem SaaS-Ökosystem, benutzerdefinierten Apps und Datenflüssen einer Organisation zu identifizieren und zu schützen. Die Plattform bietet vorgefertigte Integrationen für beliebte Cloud-Apps wie Slack, GitHub, Google Drive und Salesforce sowie die Möglichkeit, sich über die Entwicklerplattform mit jeder Anwendung zu integrieren.
Hauptfunktionen von Nightfall AI
Nightfall AI ist eine umfassende, KI-native Daten-Sicherheitsplattform, die sensible Daten über SaaS-Anwendungen, generative KI-Tools, E-Mail und Endpunkte schützt. Sie nutzt maschinelles Lernen, um geschäftskritische Daten wie PII, PHI, PCI und Geheimnisse zu entdecken, zu klassifizieren und zu schützen. Die Plattform bietet Funktionen wie Datenverlustprävention, Datenexfiltrationsprävention, Verschlüsselung und KI-Datenverwaltung und integriert sich nahtlos mit beliebten Unternehmensanwendungen, um Echtzeitüberwachung und automatisierte Behebung bereitzustellen.
KI-gestützter Erkennungs-Engine: Nutzen Sie über 100 maschinelle Lern-Detektoren, um verschiedene Arten sensibler Daten genau zu klassifizieren und zu schützen, wodurch Fehlalarme reduziert und die Notwendigkeit manueller Anpassungen beseitigt wird.
Cloud-native Integration: Integriert sich direkt mit Unternehmensanwendungen und -geräten, ohne die Netzwerkleistung zu beeinträchtigen, und ermöglicht sichere, KI-gesteuerte Produktivität.
Automatisierte Behebung: Ergreift sofortige Maßnahmen, um sensible Daten zu redigieren, zu löschen, zu quarantänisieren oder zu verschlüsseln, wodurch Vorfälle durch schnelle Reaktion reduziert werden.
Menschliche Firewall: Ermöglicht Endbenutzern, Datenexpositionsprobleme direkt über Chat oder E-Mail zu beheben und fördert eine proaktive Cybersicherheitskultur.
API-gesteuerte Architektur: Stellt die gesamte Erkennungs-Engine als API bereit, die die Integration mit SIEMs, Ticket-Systemen und anderen Sicherheits-Workflows ermöglicht, um die Effizienz des SOC zu erhöhen.
Anwendungsfälle von Nightfall AI
Verhindern von Geheimnissen-Sprawl: Erkennen und Beheben von Geheimnissen, Passwörtern und Anmeldeinformationen, die an unsicheren Orten wie Slack oder GitHub geteilt werden, und sicheres Teilen durch Verschlüsselung ermöglichen.
Datenexfiltrationsprävention: Überwachen und sofortige Maßnahmen bei sensiblen Daten ergreifen, die versehentlich oder böswillig über die Organisation übertragen werden.
Schutz persönlicher Informationen: Genau identifizieren und PII, PCI und PHI schützen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und die Datensicherheit auf allen Plattformen sicherzustellen.
KI-Datenverwaltung: Schutz sensibler Daten vor unbefugter Nutzung beim Aufbau und Verbrauch von KI-Modellen, um verantwortungsvolle KI-Praktiken zu ermöglichen.
Sichere Kommunikation: Automatische Verschlüsselung sensibler Daten in ausgehenden Kommunikationen, um das Risiko von Datenlecks zu reduzieren, ohne den Absender zu belasten.
Vorteile
Hohe Genauigkeit bei der Erkennung sensibler Daten über verschiedene Formate und Anwendungen hinweg
Einfache Integration mit beliebten SaaS- und KI-Tools
Ermöglicht Endbenutzern, an der Datensicherheit teilzunehmen
Flexible API-gesteuerte Architektur für benutzerdefinierte Sicherheits-Workflows
Nachteile
Kann eine anfängliche Einrichtung und Richtlinienkonfiguration erfordern
Potenzielle Lernkurve für Organisationen, die von Legacy-DLP-Lösungen wechseln
Preisinformationen sind nicht sofort verfügbar, was für kleinere Unternehmen eine Überlegung sein kann
Wie verwendet man Nightfall AI
Registrieren Sie sich für Nightfall AI: Gehen Sie zu app.nightfall.ai/sign-up, um ein Nightfall-Konto zu erstellen oder fordern Sie eine Demo unter nightfall.ai/demo an
Wählen Sie Integrationen: Wählen Sie aus, welche Apps und Dienste Sie mit Nightfall integrieren möchten, z. B. Slack, GitHub, Google Drive usw.
Konfigurieren Sie Erkennungsrichtlinien: Richten Sie Richtlinien ein, um sensible Daten wie PII, Anmeldeinformationen usw. mithilfe von Nightfalls vorgefertigten Detektoren oder benutzerdefinierten Regeln zu erkennen
Aktivieren Sie die Überwachung: Aktivieren Sie das Echtzeit-Scannen Ihrer integrierten Apps und Dienste, um sensible Daten zu erkennen
Richten Sie Warnungen und Aktionen ein: Konfigurieren Sie, wie Sie über Richtlinienverstöße benachrichtigt werden möchten und welche automatisierten Aktionen ergriffen werden sollen (z. B. redigieren, löschen, quarantänisieren)
Überprüfen Sie das Dashboard: Verwenden Sie das Nightfall-Dashboard, um erkannte Vorfälle, Trends und Analysen anzuzeigen
Beheben Sie Probleme: Ergreifen Sie Maßnahmen bei erkannten Richtlinienverstößen, entweder manuell oder durch automatisierte Workflows
Richten Sie Richtlinien weiter ein: Verbessern Sie kontinuierlich die Erkennungsgenauigkeit, indem Sie Richtlinien basierend auf den Ergebnissen anpassen
Nightfall AI FAQs
Nightfall AI ist eine Cloud-Datenschutzplattform, die maschinelles Lernen nutzt, um sensible Daten in SaaS-Anwendungen, E-Mails und benutzerdefinierten Apps zu identifizieren und zu schützen. Es hilft, PII, PCI, PHI und andere geschäftskritische Daten zu entdecken, zu klassifizieren und zu sichern.
Offizielle Beiträge
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