WEBINAR 

Чому класичний DLP застряг у минулому?


Перехід до DDR: як історія та контекст даних змінюють правила гри

📅 28 травня
🕒 15:00 EEST

На прикладі Cyberhaven ми покажемо, чому класичні DLP-рішення більше не зупиняють витоки та як перехід до категорії DDR (Data Detection and Response) дає змогу бачити повну історію кожного файлу в реальному часі.

Чому цей вебінар актуальний саме зараз?

Традиційний підхід до DLP (Data Loss Prevention) застарів. Він фокусується лише на вмісті документа, але ігнорує його контекст.

Якщо файл змінить формат або потрапить у хмару — DLP часто його втрачає.  На вебінарі ми розберемо концепцію DDR, яка працює як EDR, але для даних:

  • DLP — це «знімок»: бачить лише те, що у файлі зараз.
  • Cyberhaven DDR — це «історія»: бачить увесь життєвий шлях даних (Data Lineage).

Програма

Ми підготували насичену програму без «води» — лише архітектура та реальні кейси.

  • Еволюція захисту даних: Чому класичні DLP-системи зупинилися у розвитку та де виникають «сліпі зони» у 2026 році.
  • DLP vs DDR: Порівняльний аналіз архітектур. Чому перехід до Data Detection and Response є таким же критичним, як перехід від антивірусів до EDR.
  • Технологія Data Lineage: Як відстежити повний «родовід» та історію кожного файлу автоматично, без ручного створення тисяч правил.
  • Контент + Контекст: Новий рівень точності. Як розуміння походження даних дозволяє знизити кількість хибних спрацювань на 90%.
  • Захист у гібридному середовищі: Контроль руху даних у хмарах, месенджерах, SaaS-платформах та при взаємодії з AI-інструментами
  • Live Demo: Демонстрація рішення Cyberhaven.

Спікер:

Filip Khmelov

Head of Sales Engineering
ALLIANCE Distribution
//  Зареєструйтесь зараз //

Не пропустіть можливість побачити технологію Cyberhaven, яка змінює ринок ІБ.

📅 28 травня
🕒 15:00 EEST
🎥 Презентація + живе демо

Thank you for registration!

You will soon receive an email with the Zoom link sent to your provided address.Don’t forget to add the event to your calendar — see you soon! 😊

Oops! Something went wrong.