Iboss apresenta DLP com IA para controlar dados em tempo real na nuvem e em ferramentas de IA

A iboss anunciou o DLP com IA em 3 de novembro de 2026: um produto de prevenção contra perda de dados desenvolvido para inspecionar conteúdo em tempo real em ferramentas de IA, aplicações na nuvem e outros destinos online. A empresa planeja abrir uma prévia privada em dezembro de 2026.

O produto busca superar as limitações da prevenção convencional contra perda de dados. Regras baseadas em expressões regulares e correspondência de padrões procuram formatos definidos previamente, como um número de conta ou uma sequência de identificação, enquanto controles dependentes de rótulos podem não detectar arquivos rotulados incorretamente ou que nunca receberam um rótulo. Entre os exemplos estão um arquivo compartilhado em uma unidade na nuvem, um formulário enviado a uma aplicação web e código-fonte colado em uma ferramenta de IA; todos podem conter informações confidenciais sem corresponder a um padrão fixo.

Inspeção de conteúdo e controles de políticas

O DLP com IA combina classificação por inteligência artificial e aprendizado de máquina com inspeção aprofundada de conteúdo para examinar os dados à medida que são transferidos. A análise de arquivos e o reconhecimento óptico de caracteres ampliam essa inspeção a documentos e textos contidos em imagens, abrangendo conteúdo rotulado, rotulado incorretamente ou sem rótulo. O sistema baseia a aplicação dos controles no conteúdo de um arquivo ou prompt, inclusive quando as regras de formato e os metadados não fornecem sinais confiáveis.

As políticas podem ser definidas por usuário, grupo ou departamento para identificar, sinalizar ou interromper transferências que envolvam código-fonte, dados de clientes, informações de identificação pessoal e propriedade intelectual. A documentação do DLP da iboss também descreve a definição de escopos de origem e destino, exceções identificadas por nome e respostas como bloqueio, captura de arquivos, registro de atividades, alertas e atribuição de gravidade. As violações podem ser reunidas em incidentes classificados por nível de risco, com cronologias de eventos e evidências dos arquivos capturados, oferecendo aos analistas um caso para investigar e encerrar, em vez de apenas entradas individuais de registro.

Tráfego criptografado e atividade de agentes

Os controles sensíveis ao conteúdo exigem visibilidade para além do destino. A explicação da iboss sobre o DLP com IA afirma que, em geral, as ferramentas de IA baseadas na web exigem a inspeção de sessões criptografadas para permitir esse nível de controle; sem ela, o sistema pode identificar para onde os dados estão sendo enviados, mas não o prompt ou o arquivo transmitido. Essa visibilidade permite aplicar políticas de conteúdo a conversas com IA da mesma forma que a outros envios pela web.

Os controles também vão além da situação em que uma pessoa cola texto em uma janela de conversa. Eles podem determinar quais serviços de IA, ferramentas e APIs um agente autônomo pode usar e manter um registro da atividade do agente. Isso integra a governança de agentes ao mesmo modelo de aplicação de controles usado em sessões interativas de IA, abrangendo a movimentação de dados iniciada tanto por software quanto por funcionários.

Rótulos, evidências de auditoria e arquitetura da plataforma

Quando há rótulos de confidencialidade do Microsoft Information Protection, o DLP com IA os lê e aplica em linha. A documentação do produto descreve decisões de permissão ou bloqueio por rótulo e por destino, usando a sincronização de rótulos do Microsoft Purview, enquanto a inspeção de conteúdo continua abrangendo documentos sem rótulo. Assim, os rótulos passam a ser um dos elementos considerados pelas políticas, junto com a análise de conteúdo, reduzindo a dependência de que todos os documentos tenham os metadados corretos.

Os relatórios incluem uma pontuação de risco de perda de dados e relatórios gerados com um clique para GDPR, HIPAA, PCI-DSS e SOX, destinados a fornecer aos auditores evidências do que foi detectado e bloqueado. A iboss afirma que o tráfego de cada cliente é processado em contêineres dedicados, com chaves SSL isoladas e endereços IP exclusivos, e que os dados dos clientes não são misturados. O DLP com IA funciona junto com os serviços Secure Web Gateway, CASB, GenAI Protection e Zero Trust Network Access da empresa, que compartilham um console, um mecanismo de políticas e um lago de dados.

Uma demonstração online de 30 minutos está marcada para 5 de novembro de 2026, às 12h ET, antes da prévia de dezembro. A distinção prática está entre o projeto anunciado e sua disponibilidade: a iboss apresentou um plano para uma única plataforma de controle sensível ao conteúdo, destinada à movimentação de dados por pessoas e agentes; a prévia privada é a etapa prevista para começar a colocar esse projeto em prática.