Data Security Platform adalah sistem terpadu yang melindungi data sensitif dari akses tidak sah, kebocoran, dan pelanggaran keamanan di berbagai lingkungan seperti: cloud SaaS on-premise endpoint Platform ini menggabungkan beberapa kemampuan utama: discovery (menemukan data) klasifikasi data analisis risiko (posture) enforcement kebijakan deteksi & respons ⚠️ Kenapa pendekatan keamanan lama sudah tidak cukup Dulu, data dianggap aman jika berada di dalam perimeter jaringan. Sekarang masalahnya: data tersebar di banyak sistem bergerak antar aplikasi cloud dan SaaS digunakan dalam workflow AI Akibatnya: model keamanan tradisional tidak lagi mampu mengikuti pergerakan data modern 📊 Fungsi utama platform keamanan data modern Platform yang baik harus bisa: menemukan data sensitif secara terus-menerus memahami di mana data terekspos mendeteksi risiko seperti sharing berlebihan menerapkan perlindungan secara konsisten membantu kepatuhan (compliance) ☁️ Kenapa platform lebih penting dari tools terpisah Forcepoint menjelaskan bahwa banyak organisasi dulu memakai: DLP (Data Loss Prevention) DSPM (Data Security Posture Management) tools cloud security terpisah Masalahnya: terlalu banyak tools tidak terintegrasi sulit dikelola ➡️ Tren sekarang: semua digabung dalam satu platform keamanan data. 🤖 AI dalam keamanan data AI sekarang dipakai untuk: klasifikasi data otomatis mendeteksi data sensitif lebih akurat mengurangi false positive membantu investigasi risiko 🧠 Kesimpulan artikel Inti dari artikel ini: Perusahaan harus beralih dari tools keamanan yang terpisah menjadi platform keamanan data yang terintegrasi, karena data sekarang bergerak terlalu cepat dan terlalu tersebar. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan Forcepoint indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi Forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Month: May 2026
Apa yang Diungkap AWARE Spring 2026 tentang AI dan Risiko Data
Banyak pembahasan tentang AI biasanya masih bersifat abstrak—penuh tren dan prediksi, tetapi tidak selalu terhubung dengan pekerjaan nyata tim keamanan. Namun, acara AWARE Spring 2026 berbeda. Dari berbagai sesi yang ada, muncul gambaran yang lebih nyata dan mendesak. Para pemimpin dan praktisi keamanan membahas kondisi aktual di organisasi mereka saat ini. Masalah utamanya bukan sekadar teknologi baru atau ancaman baru, melainkan model keamanan data lama yang sudah tidak relevan lagi. 👉 Intinya: AI bukan hanya mengubah alat, tetapi mengubah masalahnya secara fundamental. ⚠️ Kesenjangan antara Melihat Risiko dan Menghentikannya Semakin Besar Selama ini, asumsi utamanya adalah: Jika kita bisa melihat dan memahami data, maka kita bisa melindunginya. Namun asumsi ini sudah tidak berlaku karena: Data sekarang bergerak dengan kecepatan mesin (machine speed) Data terus dibuat, diubah, dan disebarkan oleh AI Data menyebar lebih cepat dari kemampuan tim keamanan untuk melacaknya Waktu antara munculnya risiko → menjadi kebocoran semakin singkat CEO Forcepoint menjelaskan: AI mempercepat waktu antara pembuatan data, eksposur, dan dampaknya. 👉 Artinya: setiap penggunaan data dalam hitungan milidetik sekarang adalah keputusan keamanan. Model lama yang bergantung pada: klasifikasi data sekali saja aturan statis kontrol akses tetap ➡️ semuanya mulai gagal. 🔄 Solusi: Perlu Perubahan Arsitektur Keamanan Masalah utama dari sistem lama: Untuk mengecek keamanan data, data justru harus dipindahkan → ini menciptakan risiko baru Solusi yang diperkenalkan: Mendekatkan keamanan langsung ke sumber data Membuat sistem yang: memahami konteks mengevaluasi risiko secara terus-menerus beradaptasi secara real-time Konsep baru ini disebut: 👉 Self-Aware Data Security Didukung oleh framework: Know (ketahui data) Adapt (adaptasi risiko) Protect (lindungi secara dinamis) 🤖 Peran AI: ARIA Forcepoint memperkenalkan: 👉 ARIA (AI assistant) Fungsi: Menggabungkan sinyal dari berbagai sistem keamanan Menganalisis risiko secara otomatis Mengubahnya menjadi tindakan proteksi dalam hitungan detik 👉 Ini memungkinkan organisasi: dari reaktif → menjadi proaktif 🏗️ Fondasi adalah Kunci Organisasi yang berhasil menggunakan AI dengan aman memiliki kesamaan: Mereka sudah: memahami data mereka mengklasifikasikan data membangun fondasi keamanan terlebih dahulu Sebaliknya, risiko besar muncul jika tidak siap: Jika AI (LLM) mengakses semua data tanpa kontrol, data bisa hilang dalam hitungan detik. Contoh risiko: Dari kesalahan kecil (kirim file salah) ➡️ menjadi kebocoran seluruh database (PII, IP, CRM) 🧠 Model Operasi Baru untuk Keamanan Data Pendekatan baru yang direkomendasikan: Lihat data (visibility) Pahami risiko dan konteks Terapkan kontrol secara konsisten Adaptasi secara real-time 👉 Organisasi yang sukses bukan yang punya banyak tools, tapi yang: menghubungkan pemahaman → tindakan menjaga sistem tetap up-to-date 🎯 Kesimpulan AI memaksa perubahan besar dalam keamanan data: Model lama sudah tidak cukup Keamanan harus: real-time berbasis AI kontekstual Fokus bergeser ke: 👉 kontrol risiko data secara langsung, bukan hanya visibilitas Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan Forcepoint indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi Forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Kebijakan DLP: Cara Membangun, Menegakkan, dan Menyesuaikan
Kebijakan DLP: Cara Membangun, Menegakkan, dan Menyesuaikan Sebagian besar organisasi tidak memulai dengan tujuan memiliki masalah Data Loss Prevention (DLP). Mereka hanya menjalankan bisnis, tetapi seiring waktu lingkungan data berkembang lebih cepat dibandingkan kontrol keamanannya. Muncul aplikasi cloud baru, pekerja jarak jauh, serta penggunaan alat AI generatif yang cepat menyebar. Akibatnya, data sensitif mulai bergerak melalui berbagai saluran yang tidak pernah dirancang dalam rencana keamanan awal. Kebijakan yang seharusnya mengatur data tersebut sering kali menjadi usang, tidak konsisten, atau bahkan tidak lagi diterapkan. Di sinilah DLP berperan untuk menutup kesenjangan tersebut. Namun, ini bukan hanya soal memasang alat. Ini tentang memahami apa itu DLP dan bagaimana cara kerjanya dalam program keamanan data yang lebih luas. 📌 Apa Itu DLP Compliance? DLP (Data Loss Prevention) adalah kombinasi teknologi dan kebijakan yang bertujuan untuk mencegah data sensitif hilang, disalahgunakan, atau diakses oleh pihak yang tidak berwenang. Solusi DLP: Mengidentifikasi data sensitif Memantau pergerakan data Mengontrol penggunaan data Menerapkan kebijakan keamanan secara otomatis ⚙️ Cara Kerja DLP DLP biasanya bekerja dalam tiga tahap: Discovery & Classification Sistem memindai endpoint, server, dan cloud untuk menemukan data sensitif dan memberi label. Monitoring & Detection Sistem memantau aktivitas data secara real-time untuk mendeteksi perilaku berisiko. Enforcement Sistem mengambil tindakan seperti: memblokir akses mengenkripsi data memberi peringatan kepada pengguna atau mengizinkan dengan catatan tertentu 🧠 Mengapa Kebijakan DLP Sering Gagal Banyak organisasi mengalami kegagalan karena: Terlalu banyak aturan yang dibuat tanpa prioritas Tidak memahami data paling penting (“crown jewels”) Tingginya false positive (alert tidak relevan) Kebijakan tidak pernah diperbarui Akibatnya, sistem menjadi tidak efektif dan sulit dikelola. 🔧 Cara Membangun Kebijakan DLP yang Efektif 1. Fokus pada data paling penting Tidak semua data harus dilindungi dengan tingkat yang sama. Prioritaskan data yang paling bernilai dan berisiko tinggi. 2. Gunakan kebijakan berbasis risiko Kebijakan harus mempertimbangkan konteks seperti: perilaku pengguna peran pengguna situasi aktivitas 3. Terapkan bertahap Mulai dari mode monitoring → peringatan → baru kemudian penegakan (blocking). 4. Integrasi dengan sistem lain Hubungkan DLP dengan IAM dan SIEM untuk mempercepat respons insiden. 5. Edukasi pengguna Berikan edukasi real-time saat pengguna melanggar kebijakan. 6. Ukur dan perbaiki terus-menerus Pantau: jumlah insiden false positive efektivitas kebijakan 🤖 Tantangan Modern: AI & Cloud Dengan munculnya AI generatif dan penggunaan cloud yang luas: data lebih mudah berpindah kontrol perimeter tradisional tidak lagi cukup kebijakan harus terus menyesuaikan perubahan teknologi ✅ Kesimpulan DLP bukan hanya alat, tetapi program berkelanjutan yang harus: dibangun dengan strategi yang jelas ditegakkan secara konsisten dan terus disesuaikan dengan perubahan lingkungan data Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan Forcepoint indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi Forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Respons Insiden DLP: Dari Alert hingga Kasus Ditutup
Respons Insiden DLP: Dari Alert hingga Kasus Ditutup Dalam keamanan data modern, tim keamanan sering dibanjiri oleh banyak sekali alert dari sistem Data Loss Prevention (DLP). Tantangannya bukan hanya mendeteksi ancaman, tetapi juga mengelola alert tersebut hingga menjadi insiden yang benar-benar dipahami dan diselesaikan. Masalah utama: terlalu banyak alert, terlalu sedikit konteks Sistem DLP tradisional sering menghasilkan terlalu banyak notifikasi yang tidak relevan (false positive). Akibatnya, tim keamanan harus melakukan investigasi manual yang memakan waktu dan tidak efisien. Tanpa konteks yang jelas, sulit membedakan mana yang benar-benar ancaman dan mana yang hanya aktivitas normal. Dampaknya Alert menumpuk tanpa prioritas jelas Investigasi menjadi lambat dan terfragmentasi Tim keamanan kesulitan menentukan urgensi insiden Risiko insiden nyata bisa terlewat Pendekatan Forcepoint: mengubah alert menjadi insight Forcepoint DLP menggabungkan semua insiden dari endpoint, email, cloud, dan jaringan ke dalam satu dashboard terpusat. Ini membuat proses investigasi menjadi lebih sederhana dan terstruktur. Dengan teknologi seperti: Fingerprinting OCR (Optical Character Recognition) NLP (Natural Language Processing) Sistem dapat mengenali data sensitif bahkan jika sudah dimodifikasi atau disamarkan. Konteks adalah kunci Forcepoint menambahkan analisis perilaku pengguna (Risk-Adaptive Protection), sehingga sistem tidak hanya melihat “apa yang terjadi”, tetapi juga “siapa yang melakukannya” dan “apakah itu berisiko”. Ini membantu tim keamanan: Mengurangi alert yang tidak penting Fokus pada aktivitas berisiko tinggi Mempercepat pengambilan keputusan Investigasi insiden menjadi lebih mudah Setiap insiden DLP memiliki jejak audit lengkap, termasuk: Siapa yang mengakses data Apa yang dilakukan Kapan dan bagaimana aktivitas terjadi Semua ini membantu proses investigasi menjadi lebih transparan dan dapat ditelusuri. Respon real-time Forcepoint memungkinkan tindakan langsung seperti: Blokir akses Enkripsi data Memberikan peringatan (coach) Notifikasi ke pengguna Hal ini membuat respons insiden tidak lagi tertunda. Kesimpulan Dengan pendekatan modern, DLP tidak hanya sekadar menghasilkan alert, tetapi membantu tim keamanan memahami konteks, memprioritaskan risiko, dan menyelesaikan insiden lebih cepat dari awal hingga kasus ditutup. Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan Forcepoint indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi Forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
Forcepoint Mengamankan Adopsi AI dan Data di Mana Saja dengan ARIA AI Assistant dan Endpoint Intelligence Baru
“Forcepoint Mengamankan Adopsi AI dan Data di Mana Saja dengan ARIA AI Assistant dan Endpoint Intelligence Baru” Forcepoint mengumumkan peningkatan besar pada platform Data Security Cloud untuk membantu organisasi mengadopsi AI dengan aman serta melindungi data di seluruh lingkungan—baik di cloud, endpoint, maupun aplikasi AI. Inovasi Utama 1. ARIA (Adaptive Risk Intelligence Assistant) Forcepoint memperkenalkan ARIA, sebuah asisten AI yang terintegrasi langsung dalam platform Data Security Cloud. Fungsi utama ARIA: Memahami risiko data di seluruh sistem Menganalisis aktivitas dan kebijakan keamanan Mengidentifikasi celah perlindungan Memberikan rekomendasi kebijakan secara otomatis ARIA juga memungkinkan: Pembuatan kebijakan hanya dengan bahasa natural Respons insiden yang lebih cepat dan otomatis 👉 Intinya: ARIA membantu tim security mengubah analisis risiko → tindakan nyata dalam hitungan detik 2. Pendekatan “Self-Aware Data Security” Forcepoint memperkenalkan konsep: keamanan data yang bisa “menyadari” dan menyesuaikan risiko secara otomatis Artinya: Sistem terus memantau data Menilai risiko secara real-time Secara otomatis menyesuaikan kebijakan keamanan 👉 Ini penting karena AI membuat data: Bergerak lebih cepat Lebih dinamis Lebih sulit dikontrol dengan metode lama 3. Endpoint Intelligence (Proteksi di Device) Forcepoint juga menambahkan kemampuan baru di sisi endpoint (device user): Melindungi data langsung dari laptop / device pengguna Tidak hanya bergantung pada proxy atau jaringan Bisa mengontrol penggunaan data pada aplikasi AI Contohnya: Mengizinkan penggunaan AI resmi perusahaan Mencegah upload data sensitif ke AI publik 👉 Jadi proteksi tidak hanya di network, tapi sampai ke user device 4. Data Security “Everywhere” Platform ini dirancang untuk melindungi data di semua tempat: Cloud SaaS apps Endpoint Data lake / analytics platform Tools AI Forcepoint menggabungkan berbagai teknologi dalam satu platform, seperti: DSPM (Data Security Posture Management) DLP (Data Loss Prevention) DDR (Data Detection & Response) 👉 Tujuannya: satu kebijakan bisa diterapkan ke semua environment 🧠 Kenapa Ini Penting? Forcepoint menekankan bahwa: AI membuat data terus dibuat, diubah, dan dibagikan dengan sangat cepat Security tradisional (statis) tidak lagi cukup 👉 Karena itu, pendekatan baru diperlukan: keamanan berbasis data (data-centric) + AI-driven automation 🏢 Dampak untuk Bisnis & Partner Update ini juga membantu: Partner / MSSP untuk membuat layanan security baru Perusahaan untuk: Mengurangi kompleksitas Mempercepat implementasi security Mengamankan adopsi AI tanpa menghambat produktivitas 🧾 Kesimpulan Sederhana Forcepoint fokus ke AI-driven data security ARIA jadi “otak AI” untuk otomatisasi security Proteksi diperluas hingga ke endpoint dan cloud Tujuan utama: 👉 melindungi data di mana pun dan kapan pun digunakan Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan Forcepoint indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi Forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!
F5 dan Forcepoint Mengatasi Celah Keamanan AI Terbesar dengan Kolaborasi Perlindungan Data End-to-End
F5 dan Forcepoint Mengatasi Celah Keamanan AI Terbesar dengan Kolaborasi Perlindungan Data End-to-End Kolaborasi antara F5 dan Forcepoint diumumkan pada ajang RSA Conference 2026, dengan tujuan membantu perusahaan mengamankan AI enterprise di seluruh siklusnya—mulai dari data hingga runtime. Latar Belakang Masalah Banyak perusahaan saat ini mulai mengadopsi AI (seperti chatbot, asisten otomatis, dan workflow berbasis AI). Namun: Praktik keamanan belum mampu mengikuti kecepatan adopsi AI Risiko terbesar ada pada data sensitif yang digunakan dan diproses oleh AI 👉 Inilah celah utama yang ingin diselesaikan oleh F5 dan Forcepoint. 🤝 Solusi Kolaborasi F5 + Forcepoint Kerja sama ini menghadirkan solusi keamanan AI end-to-end (360 derajat) dengan menggabungkan kekuatan masing-masing: Dari Forcepoint: Data discovery (menemukan data sensitif) Data classification (mengklasifikasikan tingkat risiko data) Dari F5: Runtime protection untuk: aplikasi AI API model AI AI agents Enforcement policy dan monitoring saat sistem berjalan 👉 Hasilnya: perlindungan dari data → penggunaan → produksi (runtime) 🧠 Pendekatan Utama: AI Security Lifecycle Solusi ini melihat keamanan AI sebagai proses berkelanjutan, bukan sekali setup: Memahami data (apa yang sensitif) Mengidentifikasi risiko Menerapkan kontrol & kebijakan Memantau dan memastikan keamanan secara terus-menerus 👉 Intinya: “Tidak ada AI tanpa data, dan tidak ada keamanan tanpa memahami aliran data.” 🧩 Integrasi Teknologi Solusi gabungan mencakup: DSPM (Data Security Posture Management) dari Forcepoint AI guardrails & red teaming dari platform F5 Proteksi runtime untuk memastikan AI tetap aman saat digunakan 👉 Ini memungkinkan: Deteksi celah keamanan lebih cepat Penutupan gap dengan policy & kontrol otomatis 🏢 Target Pengguna Solusi ini ditujukan untuk: Enterprise besar (Fortune 500) Industri dengan regulasi ketat seperti fintech Karena mereka: Mengelola data sensitif Membutuhkan compliance tinggi 💬 Pandangan dari F5 VP AI F5 menyebut kolaborasi ini sebagai: “Seperti pasangan yang sangat cocok, bukan sekadar kerja sama biasa.” 🚀 Dampak untuk Partner & Bisnis Kolaborasi ini juga membuka peluang bagi partner untuk menyediakan layanan seperti: AI risk assessment Managed security AI governance services 🧾 Kesimpulan Sederhana AI memperbesar risiko keamanan, terutama pada data Forcepoint fokus di data security F5 fokus di runtime & aplikasi security Kombinasi keduanya menciptakan: 👉 proteksi AI dari awal sampai akhir (end-to-end) Infrastruktur IT yang kuat adalah kunci produktivitas perusahaan. Dengan Forcepoint indonesia, merupakan bagian dari PT. iLogo Infralogy Indonesia, yang merupakan mitra terpercaya dalam solusi Infrastruktur IT dan Cybersecurity terbaik di Indonesia. Hubungi kami sekarang atau kunjungi Forcepoint.ilogoindonesia.id untuk informasi lebih lanjut!