Le soluzioni DLP tradizionali rappresentano un ostacolo alla prevenzione della perdita di dati?

Il rapporto sulla sicurezza dei dati 2025, basato sulle opinioni di 883 professionisti della sicurezza e dell'IT, rivela che il 77% delle aziende ha subito un incidente di perdita di dati causato da personale interno e che le soluzioni Data Loss Prevention potrebbero essere parte del problema. Inoltre, scopri come i team lungimiranti stanno adottando strategie moderne basate sul comportamento per rimanere all'avanguardia.

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Principali sfide

Solo il 47% delle aziende ha dichiarato che la propria soluzione Data Loss Prevention attuale è efficace nell'impedire che i dati sensibili escano dall'azienda.

Sebbene i team addetti alla sicurezza dei dati stiano imparando dagli errori del passato e dispongano di maggiori finanziamenti, gli strumenti che utilizzano potrebbero compromettere i loro sforzi.

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Gli strumenti di Data Loss Prevention tradizionali presentano gravi lacune

Ogni incidente comporta una perdita di milioni di dollari.

La perdita di dati causata da insider è sorprendentemente comune

Risultati e conclusioni principali

Il rapporto rivela che quasi la metà delle aziende ha subito incidenti di perdita di dati con costi compresi tra 1 e 10 milioni di dollari o più, la maggior parte dei quali causati da errori degli utenti piuttosto che da intenti malevoli. Per colmare queste costose lacune, i responsabili della sicurezza stanno dando priorità all'analisi comportamentale, alla visibilità in tempo reale e alla supervisione delle applicazioni SaaS, compresi gli strumenti di intelligenza artificiale.

Perché è ora di ripensare la tua strategia di protezione dei dati

Ha subito una perdita di dati legata a informazioni privilegiate

Mancanza di visibilità sulla gestione dei dati sensibili

Perdita superiore a 1 milione di dollari per ogni incidente

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delle aziende ha dichiarato che l'incidente è costato loro più di 100.000 dollari.

Il 41% ha riportato perdite comprese tra 1 e 10 milioni di dollari.

La Data Loss Prevention tradizionale non riesce a stare al passo con l'intelligenza artificiale, il SaaS e il lavoro ibrido, lasciando costose lacune e punti ciechi.