An LLM-Powered Solution for Higher Accuracy and Reduced Alert Fatigue

The Problem with Legacy DLP

Traditional DLP tools rely on outdated methodologies like watermarks, regular expressions (regex), and pattern matching to identify sensitive files. This approach severely limits their effectiveness and results in an unmanageably high rate of false positives.

Because legacy systems fail to reliably identify truly sensitive data, security teams are often left with two unhelpful options: either turn the system off entirely or set it to ‘monitor mode,’ which eliminates its utility. This inability to understand **content context** is the central failing of old-school solutions.

How DOPAMINE DLP Changes the Game

DOPAMINE DLP replaces rigid, regex-based systems with the advanced comprehension capabilities of a Large Language Model . This allows the solution to classify and block data-in-motion during file uploads with a significantly higher degree of accuracy.

According to Kunal Agarwal, CEO of dope.security: “Old tools do not comprehend text and instead operate pattern matches… This results in both endless alerts and no true positives at the same time. DOPAMINE DLP uses LLMs which are incredibly reliable in identifying sensitive information, empowering our Fly Direct SWG to curb risky data exfiltration… No more mind-boggling policy tuning.”

Key Benefits and Features

The solution is built directly into dope.security’s existing agent and is designed to reduce the operational overhead and “alert fatigue” common with legacy DLP solutions.

• Zero Configuration Required: Security teams can instantly identify, monitor, and block uploads containing sensitive data without extensive policy tuning.

• Comprehensive Data Protection: It monitors for Personally Identifiable Information (PII), Payment Card Information (PCI), Personal Health Information (PHI), and Intellectual Property (IP).

• Enhanced Security Posture: By accurately identifying and curbing risky behavior, security admins can significantly improve their overall data protection posture.

2025 年 SWG 終極考驗：您的安全網絡閘道很可能無法通過的三項實戰測試

在網絡安全領域，「最好」是一個主觀的詞。對資安架構師而言，它可能意味著功能最齊全的單一平台。但對您的員工而言，它只代表一件事：無感。

當網頁載入延遲、應用程式崩潰，以及在咖啡店使用 Wi-Fi 變成一場戰鬥時，您的安全網絡閘道 （SWG）就已經在最重要的測試中失敗了。本指南將跳脫行銷話術和功能列表，根據 2025 年真正重要的指標來評估 SWG：速度、可靠性和私隱。

架構的抉擇：雲端代理 vs. 端點本機檢測

大多數的使用者體驗問題，都可以追溯到一個根本的設計選擇。

雲端代理（Cloud-Proxy）SWG 會將您所有的網絡流量繞送到供應商的全球資料中心進行檢測。這是 Zscaler、Netskope 和 Cisco Umbrella 等主流廠商採用的模式。當網絡條件完美時，它或許能正常運作。但每一次額外的躍點都會帶來潛在的延遲和單點故障風險。

端點本機（On-Endpoint）SWG，例如 dope.security，則是將檢測引擎直接置於使用者的裝置上。流量會直接從使用者傳送到目的地，無需繞道供應商的雲端，從而消除了影響效能的「繞送成本」（ Backhaul Tax）。

這種架構上的差異，是理解為何某些 SWG 體驗起來無縫接軌，而另一些卻總是在拖累生產力的關鍵。

三項測試，分辨話術與現實

您不需要實驗室就能看出哪種架構表現更佳。對任何您正在評估的 SWG 進行以下三項簡單測試。

1. 肉眼可見的速度測試

忘掉那些綜合基準測試。在關閉 SWG 的情況下，打開幾個複雜的網站 （例如有許多廣告的新聞網站），注意頁面感覺完全載入的速度。現在，開啟 SWG 並重複測試。

觀察重點： 頁面載入速度感覺一樣快嗎？還是您看到了轉圈圖示、緩慢載入的橫幅廣告和延遲的圖片？那種可察覺的延遲，正是將您的流量繞送到第三方資料中心所造成的。

2. 即時策略測試

安全防護不能等待 30-60 分鐘才更新。登入您的管理主控台，做一個簡單的策略變更 —— 例如，封鎖一個新的 URL 類別。儲存變更後，立即嘗試存取該類別中的網站。

觀察重點： 封鎖是否立即生效？像 dope.security 這樣的端點本機 SWG 能在數秒內推送策略更新。許多雲端架構則依賴定時輪詢，這會為您留下一個顯著的執法空窗期。

3. 強制門戶挑戰

帶著公司手提電腦去酒店、機場或咖啡店，嘗試登入他們的公共 Wi-Fi。這是大多數雲端代理 SWG 會徹底失敗的地方。

觀察重點： 您能順利連接嗎？雲端代理經常會干擾強制門戶（Captive Portal）的重新導向機制，導致使用者無法上網。由於端點本機 SWG 不會重新路由流量，強制門戶能完全正常運作 —— 無需提交服務台工單。

為何效能與私隱源於設計選擇

直飛航班總是比需要轉機的航班更快、更簡單。dope.security 的端點本機 SWG 將同樣的邏輯應用於您的資料傳輸。

透過完全移除雲端代理的躍點，我們消除了傳統 SWG 所帶來的延遲、應用程式中斷和私隱疑慮等主要問題根源。安全策略 —— 如攔截威脅、控管應用程式使用及保護資料 —— 都在裝置本機上強制執行。

最終的成果是，您能獲得一個安全的網絡體驗，感覺就像未曾加上企業級安全防護一樣順暢。對於將使用者生產力和更強大的私隱保護視為優先考量的企業而言，選擇已非常明確。

統一威脅可視性：dope.security 推出直接 SIEM 整合功能

在網絡安全領域，掌握情境脈絡至關重要。一個資安訊息與事件管理（SIEM）解決方案，如同您資安維運的中央樞紐，負責從您的整體基礎架構中收集事件日誌。透過關聯分析這些資料，SIEM 能賦予資安團隊偵測威脅、簡化事故應變及維持合規性的能力。

然而，一個 SIEM 的強大程度，取決於它所接收的資料品質。這正是我們為何如此興奮地宣布，我們將大幅擴展整合能力，讓您能比以往更輕易地將來自 dope.security 的高保真度網絡安全資料，直接饋送至您現有的生態系統中。

隆重推出直接 HTTP SIEM 整合功能

到目前為止，要將 dope.security 與 SIEM 整合，都需要設定一個 AWS S3 儲存桶。為了簡化並加速此流程，我們推出了直接 HTTP 整合功能。這種新方法能與業界領先的 SIEM 及安全分析平台，建立無縫的 API 式連接。

此次更新讓我們的客戶能夠將即時的、端點層級的網絡安全資料，直接傳送到他們的資安維運中心（SOC），從而豐富其整體的威脅可視性。

我們現在為以下平台提供原生的 HTTP 支援：

• CrowdStrike
• Splunk
• Microsoft Sentinel
• IBM QRadar
• Taegis

為何此項整合至關重要：端點情境脈絡的力量

透過將 dope.security 基於端點的安全網絡閘道（SWG）所提供的精細可視性，與 SIEM 的關聯分析引擎相結合，資安團隊將能夠：

• 豐富威脅偵測能力：將基於網絡的威脅（如釣魚連結、惡意軟件下載）與來自 EDR 和防火牆等其他來源的警示進行關聯分析，以獲得攻擊的全貌。
• 加速事故應變：無需在不同主控台之間切換。分析師可以直接在其 SIEM 內部調查可疑的網絡活動、追蹤使用者行為並進行深入分析。
• 強化主動式安全：分析網絡流量、政策違規和影子 IT 使用的趨勢，以便在漏洞被利用前提早識別並解決安全缺口。

為您的 SIEM 進行簡易設定

設定過程非常直接。在 dope.console 中，導覽至 Settings ➔ SIEM ➔ SIEM Integration Settings，並選擇 HTTP 選項。接著，從下拉式選單中選擇您的 SIEM 平台並提供所需的憑證。

對於 CrowdStrike：

在您的 CrowdStrike 主控台中建立一個 HEC Connector 以生成 API 金鑰和 URL。

對於 Splunk：

使用來自您 Splunk HTTP 事件收集器 (HEC) 的 API 金鑰和 URI。

對於 Taegis：

提供來自您 Taegis HTTP Ingest 設定的整合 URL 和金鑰。

對於 Microsoft Sentinel：

使用來自您 Azure Monitor Logs Ingestion API 的憑證，包括 Client ID、Tenant ID、DCE 和 DCR 資訊。

對於 IBM QRadar：

使用來自您 QRadar HTTP Receiver 協議的整合 URL 和金鑰。

從資訊孤島到協同效應

此次發布打破了端點網絡安全與您的中央安全分析之間的資訊孤島。透過將 dope.security 直接整合至您的 SIEM，您可以將原始的安全資料轉化為可操作的情報，賦予您的團隊從被動警示轉向主動防禦的能力。

Kunal Agarwal, founder and CEO of dope.security, was recognized as the 2025 SC Awards Innovator (Executive or Practitioner) of the Year, honoring his leadership and reimagined approach to cybersecurity.

Agarwal’s leadership philosophy is rooted in reducing complexity — cutting down on support tickets, manual processes, and inefficiencies across the board. His team-first, “anti-exec” mindset promotes deep technical involvement across all levels of leadership, allowing dope.security to foster a culture of collaboration and innovation.

“The ‘how’ is as important as the ‘what,’” Agarwal often emphasizes — a principle exemplified by dope’s Fly-Direct secure web gateway, which eliminates legacy stopover data centers for faster, more reliable protection.

Under his guidance, dope.security launched CASB Neural, the industry’s first cloud access security broker powered by deep learning AI, replacing outdated regex-based detection with intuitive, one-click insight into data exposure. He’s also championed groundbreaking features like instant SSL error resolution and extended Shadow IT protection — game-changers for streamlined operations and stronger security.

Beyond technical innovation, Agarwal plays an active role in educating both customers and the broader cybersecurity community. Through his podcast CISOs in Cars, global speaking engagements, and mentorship of rising founders and CISOs, he’s shaping the next generation of security leaders. He’s helped build referral-driven networks that support career transitions and startup launches, embodying a “pay-it-forward” ethos.

Kunal’s bold rethinking of legacy systems and user-first innovation has helped organizations modernize their cybersecurity posture while enhancing usability and performance. His continued commitment to transforming outdated models and empowering both teams and customers makes him a standout force in the cybersecurity world — and a deserving recipient of Innovator of the Year.