Data vormt de kern van elk modern bedrijf. Met de opkomst van cloudoplossingen, hybride werken en talloze digitale tools stroomt informatie sneller dan ooit: via e-mail, SaaS-applicaties, endpoints en zelfs persoonlijke toestellen en in toenemende mate via AI-tools.
Die flexibiliteit verhoogt de productiviteit, maar brengt ook extra risico’s met zich mee. Gevoelige informatie kan uw organisatie onbedoeld verlaten (menselijke fout, verkeerd geadresseerde e-mail) of bewust worden meegenomen (kwaadwillige insider, ontevreden medewerker).
Waar Data Leak Prevention (DLP) vroeger vaak werd gezien als een “nice to have”, is het vandaag essentieel om intellectueel eigendom, klantgegevens en compliance-gevoelige informatie te beschermen.
En met de snelle acceptatie van Large Language Models (LLM's) zoals Copilot en ChatGPT kunnen gegevens binnen enkele seconden extern worden gedeeld, soms zonder dat gebruikers zich volledig bewust zijn van de impact daarvan. Dat maakt zichtbaarheid en controle belangrijker dan ooit.
Klassieke DLP-oplossingen starten meestal met uitgebreide data-classificatieprojecten. Elk bestand, elk document en elk systeem moet eerst gelabeld en gecategoriseerd worden voordat de oplossing correct kan functioneren.
In de praktijk zien we echter dat:
⛔ Weinig organisaties de middelen hebben om data consequent te classificeren
⛔ De inspanning moeilijk vol te houden is terwijl er continu nieuwe data wordt aangemaakt
⛔ DLP-regels gebruikers vaak vertragen, wat leidt tot frustratie en workarounds
Daarbovenop zijn veel traditionele oplossingen beperkt tot specifieke platformen of vendor-ecosystemen, terwijl data vandaag vrij beweegt tussen verschillende tools, applicaties en toestellen.
Het gevolg? Traditionele DLP blijft te vaak theorie in plaats van echte bescherming. Veel organisaties benutten het volledige potentieel van DLP niet en houden blinde vlekken in hun beveiligingsstrategie.
Met de overname van Code42 door Mimecast komt er een nieuwe, moderne DLP-benadering op de markt. De Incydr-oplossing van Code42 focust niet op data-classificatie, maar op gebruikersgedrag en context.
In plaats van elk document handmatig te labelen, gebruikt Incydr AI-gedreven detectie om risicovolle databewegingen te identificeren, zoals bestanden die worden geüpload naar persoonlijke cloudopslag, verstuurd via privé-e-mail of gekopieerd naar verwisselbare media.
Deze moderne aanpak maakt DLP:
✅ Sneller te implementeren – geen zwaar classificatieproject nodig
✅ Eenvoudiger te onderhouden – AI leert en past zich aan naarmate datastromen veranderen
✅ Nauwkeuriger – focus op risicogedrag in plaats van statische labels
✅ Vendor-agnostisch – bescherming over bijna elke omgeving, niet enkel binnen één ecosysteem
Dat laatste punt is cruciaal. Bedrijven werken vandaag met een mix van tools, platformen en toestellen. Moderne DLP moet de data volgen, waar die ook naartoe gaat, , inclusief interacties met AI-tools en LLM's.
Dit sluit perfect aan bij de realiteit van de moderne werkplek, waar de grootste risico’s vaak niet geavanceerde cyberaanvallen zijn, maar menselijke fouten en insider-acties.
Bij Easi willen we onze klanten niet alleen informeren over de nieuwste beveiligingsevoluties, maar ze ook concreet en toepasbaar maken. Met de nieuwe DLP-mogelijkheden van Mimecast kunnen we:
Concreet betekent dit dat u:
DLP negeren is vandaag geen optie meer. Naast het risico op datalekken worden organisaties geconfronteerd met:
⚠️ Toenemende regeldruk (GDPR, NIS2, ISO 27001, sector-specifieke regelgeving)
⚠️ De financiële impact van datalekken (boetes, herstelkosten, omzetverlies)
⚠️ Reputatieschade die jaren kan duren om te herstellen
⚠️ Toenemende risico's in verband met het gebruik van AI en ongecontroleerde gegevensuitwisseling
Een moderne DLP-aanpak zoals Incydr helpt jedeze uitdagingen proactief aan te pakken, zonder extra complexiteit voor uw teams.
| Benieuwd om Incydr in actie te zien? 👉 Neem contact met ons op. Onze experts plannen graag een demo of PoC op maat van jouw omgeving. |