Email DLP Rules

E-Mail-DLP mit höherer Genauigkeit durchsetzen

Email DLP Rules kombiniert eine anpassbare Richtlinien-Engine mit einem AI Triage Agent, der jeden Treffer im Kontext bewertet, unbedenkliche Nachrichten automatisch freigibt und wahrscheinliche Verstöße in Quarantäne verschiebt – mit einer transparenten Begründung hinter jedem Urteil.

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Die Herausforderung

Herkömmliches E-Mail-DLP kann Verstöße nicht von Fehlalarmen unterscheiden

Musterabgleich erfasst keinen Geschäftskontext

Regex und Schlüsselwortabgleich erkennen Muster, keine Bedeutung. Wenn Lösungen eine Sozialversicherungsnummer und eine neunstellige Bestellnummer als identisch einstufen, werden unbedenkliche Nachrichten oft als Verstöße gekennzeichnet.

Fehlalarme überfordern Sicherheitsteams

Jeder Regeltreffer landet in derselben Prüfwarteschlange. Analysten verbringen Stunden damit, unbedenkliche Nachrichten abzuarbeiten, während die echten Verstöße im Rauschen untergehen.

Fragile Richtlinien sind schwer zu pflegen

Legacy-Tools zwingen Teams dazu, eine ausufernde Ausschlusslogik aufzubauen und zu pflegen, wodurch Richtlinien mit der Zeit immer schwerer zu verwalten, zu aktualisieren und zu skalieren sind.

Eng gefasst oder verrauscht: Es gibt keinen Mittelweg

Teams müssen sich zwischen eng gefassten Regeln, die echte Verstöße übersehen, und breiten Regeln, die die Warteschlange mit Rauschen überfluten, entscheiden. Oft werden die Kontrollen heruntergeregelt oder ganz abgeschaltet – nicht weil die Gefährdung verschwunden wäre, sondern weil der Prüfaufwand zu hoch ist.

Warum Abnormal

Andere Lösungen finden Treffer. Abnormal entscheidet, ob es echte Verstöße sind

Herkömmliches E-Mail-DLP behandelt jeden Musterabgleich-Treffer als Urteil. Abnormal ergänzt den Kontext, um echte Verstöße von Fehlalarmen zu unterscheiden.

Kontextbezogene Triage bei jedem Treffer

Wenn eine Regel greift, wägt der AI Triage Agent die Absicht der Richtlinie, den Kontext zwischen Absender und Empfänger sowie den Nachrichteninhalt ab, bevor er unbedenkliche Treffer automatisch freigibt und wahrscheinliche Verstöße in Quarantäne verschiebt.

Ausnahmeverwaltung in natürlicher Sprache

Verfeinern Sie Ausnahmen in natürlicher Sprache statt mit verschachteltem regex. Anweisungen wie „E-Mails von der Domain unseres HR-Systems ignorieren“ lassen sich leicht ausdrücken, sind mit reinem Musterabgleich allein aber kaum zu erfassen.

Transparente, prüfbare Begründung

Jedes Urteil enthält eine klare Begründung: was die Regel ausgelöst hat, wie der Kontext die Entscheidung geprägt hat und warum die Nachricht freigegeben oder zurückgehalten wurde.

Erfahren Sie, was Abnormal auszeichnet

Schutz für ausgehende E-Mails

Ausgehende Richtlinien souverän definieren, validieren und durchsetzen

Builder für individuelle DLP-Regeln

Kombiniert regex, Phrasenabgleich, Metadatenbedingungen, Boolean-Logik und bearbeitbare Ausschlüsse zu individuellen Richtlinien für ausgehende E-Mails – von Grund auf erstellt oder aus vorgefertigten regex-Vorlagen.

AI Triage Agent

Prüft jeden gekennzeichneten Treffer anhand der Regelabsicht, der Beziehung zwischen Absender und Empfänger sowie des Nachrichteninhalts und gibt dabei unbedenkliche Nachrichten automatisch frei und verschiebt wahrscheinliche Verstöße in Quarantäne.

Ausnahmeverwaltung in natürlicher Sprache

Ermöglicht Nutzern, Regelausschlüsse hinzuzufügen, zu bearbeiten oder zu entfernen, indem sie diese in natürlicher Sprache beschreiben, und erfasst so geschäftliche Nuancen ohne fragile Erkennungslogik.

Regelbasiertes Scannen von Anhängen und OCR

Erweitert die Regeln auf unterstützte Anhänge – PDFs, Bilder, Word und Excel – und erfasst sensible Daten und Screenshots, die ein rein textbasierter Regelabgleich übersieht.

Regelvalidierung

Testet Urteile anhand von Beispiel-E-Mails, mit vollständiger Begründung, bevor eine Regel live geht.

Protokoll ausgehender E-Mails und SOC-Freigabe

Protokolliert jeden Treffer, jedes Urteil und jeden Begründungsverlauf an einem Ort – mit RBAC-gesteuerter Freigabe für Nachrichten, die in der Microsoft-Quarantäne zurückgehalten werden.

Jeder Treffer, gewichtet und nachverfolgt

Der Triage Agent wägt jeden Treffer gegen die Absicht der Richtlinie und den Nachrichtenkontext ab, gibt unbedenkliche Treffer frei und hält wahrscheinliche Verstöße zur Prüfung zurück. Das Regel-Dashboard verfolgt diese Aufteilung im Zeitverlauf – automatisch freigegeben versus in Quarantäne verschoben – sodass Teams genau sehen, wie viel manuelle Prüfung der Agent eingespart hat.

Erkennungslogik validieren, bevor eine Regel aktiviert wird

Schon beim Erstellen einer Regel sehen Teams anhand einer Regelabsicht in natürlicher Sprache und bearbeitbarer Ausschlüsse genau, wie der Triage Agent ihre Richtlinie interpretiert hat. Anschließend können sie Urteile anhand echter .eml-Beispiele validieren und Regeln vor dem Start feinjustieren – nicht erst danach.

Schutz im eigenen Tempo durchsetzen

Teams können Regeln im passiven Modus starten, der Treffer protokolliert, ohne Maßnahmen zu ergreifen, und dann, sobald sie bereit sind, zur aktiven Durchsetzung übergehen. Regeln lassen sich außerdem schrittweise nach Abteilung oder Workflow ausrollen, sodass der Kunde das Tempo der Durchsetzung selbst bestimmt.