Для компаний, где утечка данных — недопустима.
КвантумХэш не ищет, кто слил данные. Он ПРЕДОТВРАЩАЕТ такие инциденты.
Вы уверены, что знаете, как сегодня перемещаются чувствительные данные внутри вашей Kubernetes‑инфраструктуры?
Не по документации и не по архитектурной схеме — а так, как это происходит прямо сейчас.
Какие сервисы получают доступ к персональным данным?
Какие API передают платёжную информацию?
Где появились новые точки доступа после последних релизов?
У крупного бренда — десятки офлайн‑магазинов и сотни сотрудников с доступом к данным клиентов. В какой‑то момент логины и пароли начинают передаваться между сервисами без шифрования.
В инфраструктуре обнаружены незашифрованные данные.
КвантумХэш автоматически идентифицирует нарушение политики безопасности, сигнализирует ответственному сотруднику ИБ и заводит задачу в Jira.
Мы закрываем разрыв между формально выполненными требованиями и фактической безопасностью микросервисной среды.
Платформа встраивается в существующий ИБ-ландшафт (SIEM / DLP / SOAR) и усиливает его, не требуя изменений архитектуры.
Покажем на примерах, где именно возникают риски в Kubernetes и как это выглядит в реальности.
Запросить демо →Традиционные инструменты безопасности работают с хранением данных. КвантумХэш — с их реальным движением внутри инфраструктуры.
Мы провели опрос среди 30+ директоров по информационной безопасности в 7 отраслях.
ИБ‑директоров не знают, как на самом деле чувствительные данные движутся внутри инфраструктуры. Даже если есть документация, каталоги сервисов и схемы, они описывают то, что должно происходить, а не то, что реально происходит каждый день с трафиком.
КвантумХэш в реальном времени показывает, где именно и как перемещаются чувствительные данные между сервисами, автоматически выявляя нарушения политик безопасности и сигнализируя об этом.
Если ваша инфраструктура состоит из множества сервисов, традиционные инструменты не дают полной картины. КвантумХэш изначально создан для этой среды.
Работа с копией трафика без вмешательства в систему с асинхронной обработкой данных и минимальным влиянием на производительность.
Обработка данных
Сенсор перехватывает трафик внутри инфраструктуры
События передаются в Kafka
Аналитический компонент обрабатывает поток
Выполняется детекция и маскирование данных
Данные передаются в управляющую систему
Алгоритмы ML определяют типы данных с точностью 95%, минимизируя ложные срабатывания.
eBPF‑движок отслеживает каждый сетевой запрос между микросервисами и БД, что определяет точность данных.
Архитектура выдерживает тысячи сервисов, петабайты данных, что сопоставимо с архитектурой крупного банка.
Видео‑демонстрация карты потоков, контроля политик и детекции в реальном времени.
Загрузите демо‑видео
перетащите файл сюда или нажмите, чтобы выбрать