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Fortinet 台灣區總經理吳章銘表示：「過去的機敏資料外洩攻擊，大多都被認為是來自組織外部，因此傳統資料外洩防護工具，多半是以網路邊界防護和合規為導向，專注於內部結構化資料控管。而近年機敏資料外洩事件頻傳，且有高比例是因組織內部而產生的風險所造成。Fortinet 調查中指出，有 72% 的企業組織已在內部風險與資料保護方面加碼投資，但仍難以阻擋資料外洩事件，主因源自於傳統防護工具的不足。Fortinet 將新一代資料外洩防禦工具整合至統一平台，協助資安團隊能更好掌握資料流動的路徑，辨識使用者行為脈絡，幫助全球及台灣組織維護機敏資料安全。」
Fortinet 分享五大策略，助組織實踐「主動式資料外洩防禦」
- 透過「第一天」可視性掌握資料運用全貌：75% 的組織必須等待數週甚至數月，才能從資料外洩防護（DLP）工具獲得洞察，而這種延遲在部署初期會產生嚴重的盲點。現代解決方案必須能立即提供跨雲端應用程式、端點與 AI 工具的即時遙測，而無需預先進行複雜的政策設定。
- 監控使用者行為，而非僅限於違規事件：66% 的組織領導者將行為分析列為優先事項，但實際上能識別出哪些使用者正讓資料面臨風險的人卻很少。現代資料外洩防護（DLP）必須超越單純的「違規」偵測，進而識別出異於正常使用模式的行為，包括存取的頻率、時間點與方法。
- 關聯身份、存取與活動，綜合判別：靜態規則無法判別出行為意圖。透過連結使用者身份、資料存取模式與情境風險訊號等，組織能夠區分日常操作活動與高風險行為，實現更精準的回應並減少誤報。
- 保護涵蓋所有管道的完整資料路徑：電子郵件已不再是主要的資料外洩途徑。僅有 12% 的組織認為他們已為 AI 帶來的風險做好準備，且許多組織在個人雲端、SaaS 應用或未受管控的端點上缺乏防護。資料外洩防護（DLP）工具必須追蹤資料的所有流動路徑，而非只守在網路邊界。
- 用AI 篩除警報雜訊，掌握使用者行為脈絡：AI 不應只是產生更多警報，而是應協助安全團隊強化優先順序判斷、分類處理、調查和分析根本原因。最有效的平台可使用 AI 來串連使用者行為、偵測異常，並突顯真正重要的事件。