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Soluções de segurança cibernética que protegem dados e aplicativos comerciais críticos locais e na nuvem.

Gestão e análise fácil e automatizada da integridade e a segurança dos bancos de dados, garantindo conformidade normativa. Proteja seus dados e mantenha-se em conformidade com a nova Lei "LGPD". A Imperva comercializa soluções de Mascaramento e Camuflagem de Dados, Análise de Vulnerabilidade, Segurança de Dados, Integração com diversos Bancos de Dados, Auditoria e Proteção de Dados e Firewall de Arquivos.

Imperva Incapsula

● Uma CDN multifuncional que melhora o desempenho, protege sites, garante alta disponibilidade e mitiga ataques DDoS para toda rede.

É Combinando segurança com otimização de desempenho e balanceamento de carga, a Incapsula fornece proteção completa baseada em nuvem para sua empresa.

Imperva Camouflage

● É uma solução de mascaramento de dados que reduz o perfil de risco substituindo dados confidenciais por dados fictícios realistas.

Protegendo os dados de roubo sem deixar de garantir a conformidade com regulamentos e políticas internacionais que determinam a privacidade dos dados e as regras de transporte.

Imperva Theatradar

● É um sistema de alerta antecipado que intercepta as ameaças emergentes antes que elas impactem seu negócio.

Ao coletar, comparar e analisar dados de ataque de diversas fontes confiáveis, o ThreatRadar oferece detecção precoce e proteção eficaz contra ameaças em constante evolução.

Imperva Securesphere

● O firewall de aplicativos Web (WAF) Imperva SecureSphere é uma solução de segurança de aplicativos Web líder do setor que protege aplicativos comerciais críticos e seus dados contra-ataques cibernéticos sofisticados.

O SecureSphere WAF identifica e atua sobre ataques mal-intencionados que têm como alvo aplicativos web que estão entrelaçados em um tráfego de aparência inocente - o tráfego que flui diretamente através das defesas de segurança cibernética tradicionais.

Imperva Counterbreach

● Imperva CounterBreach protege os dados da empresa contra roubos e perdas causados por usuários comprometidos, mal-intencionados ou descuidados.

Ele usa o aprendizado de máquinas para aprender dinamicamente os padrões de acesso de dados normais dos usuários e, em seguida, identifica atividades de acesso inapropriadas ou abusivas.