Makves

Makves DCAP

Makves – российский разработчик программного обеспечения для аудита и мониторинга информационных ресурсов предприятия. Участник АРПП «Отечественный софт». Компания является первопроходцем российского рынка DCAP/DAG – система Makves стала первым продуктом класса DCAP (Data-Centric Audit and Protection), включенным в реестр отечественного программного обеспечения Минцифры.

Продукты Makves помогают определить проблемы, связанные с хранением и доступом в ИТ-инфраструктуре, обеспечить защиту конфиденциальной информации и привести данные в соответствие с отраслевыми стандартами и государственными регуляторами: ФЗ-152, GDPR, PCI DSS, ФСТЭК, ГОСТ Р57 580.1 и другими.

Сайт: makves.ru

Makves DCAP

Система аудита и защиты информационных активов компании. Makves DCAP собирает, анализирует и структурирует данные информационных систем организации для выявления потенциальных угроз и проблем. На основе результатов анализа формирует матрицу доступа к информационным ресурсам.

Makves DCAP фиксирует ключевые события системы в динамике: изменение прав, операции с файлами, сброс паролей, аномальную активность. Контролирует атипичные параметры пользователей, компьютеров, файлов, почтовых ящиков и их взаимодействие. Система отчетов и уведомлений помогает защитить данные от внутренних и внешних угроз.

Преимущества Makves DCAP

  • Возможность устранения рисков, связанных с хранением неструктурированных данных и организацией доступа к ним, прямо в интерфейсе системы.
  • Моделирование последствий изменения прав пользователей до практического применения в инфраструктуре для безопасности бизнес-процессов.
  • Защита от программ-вымогателей. Контроль параметров всех сущностей системы позволяет вовремя реагировать на внутренние и внешние угрозы, обеспечивая защиту от вирусов-шифровальщиков и DDoS-атак.
  • Система требует минимальных ресурсов для развертывания и запуска. Легко интегрируется с корпоративными программами и сервисами через REST.API.
  • Не нарушает контуров безопасности. Makves DCAP выявляет конфиденциальную информацию в документах без создания теневых копий на выделенном ресурсе.