风险与合规支持

数据泄露与
事件响应

Lineal 管理事件响应中的数据环节,结合取证保全、AI 驱动的数据识别,以及专为现代企业环境和监管时限设计的可抗辩报告流程。

联系专家

事件响应数据环节的
协同方法

事件响应涉及多个供应商和系统。我们的方法确保保全、
分析、审查和报告保持一致,使组织能够从调查推进到
解决而不产生延迟。

  • 步骤 1

    启动并界定范围

    早期协调可在响应活动加速之前,明确相关方、时间表、系统和保全要求。

    • 在云、本地、结构化和协作系统中界定事件范围
    • 协调监管期限、责任边界和升级路径
    • 从一开始就建立保全和监管链程序

    结果:

    与事件范围、相关方和监管义务保持一致的清晰响应框架。

  • 步骤 2

    取证保全
    与收集

    保全流程旨在保护证据完整性,同时支持后续调查、审查和报告工作。

    • 在 M365、Google Workspace、终端、移动设备和结构化系统中执行取证收集
    • 协调外部取证调查人员、数据泄露法律顾问和网络保险相关方
    • 在整个收集活动中维护有记录的监管链和验证程序

    结果:

    为调查、分析和响应活动准备好的可抗辩证据收集。

  • 步骤 3

    AI 驱动的数据识别

    现代事件会产生大量结构化和非结构化数据,需要快速分析,同时避免造成不必要的人工审查瓶颈。

    • 使用 Amplify™ 和 Relativity aiR 识别 PII、PHI、NPPI、FERPA 和机密业务数据
    • 分析企业系统中的结构化、非结构化和多语言数据集
    • 通过自动化分类和可抗辩检测流程减少审查对象范围

    结果:

    以速度、一致性和可抗辩监督识别受影响数据和受影响人群。

  • 步骤 4

    可抗辩的输出与报告

    组织需要报告流程,既支持即时响应活动,也能应对未来来自监管机构、审计方或诉讼团队的审查。

    • 生成通知对象、报告输出和特定司法辖区的交付物
    • 支持内部调查、监管机构问询和数据泄露通知要求
    • 在数据泄露法律顾问、事件响应公司、通知供应商和内部相关方之间协调输出

    结果:

    从事件范围界定到解决或通知的可抗辩运营记录。

为什么选择 Lineal

为事件响应的
运营现实而构建

事件响应既依赖协调,也依赖技术。Lineal 将取证保全、AI 驱动检测和托管流程结合起来,使分析、报告和通知保持连贯。

  • eDiscovery Provider

    与监管时间表保持一致

    监管期限推进很快,尤其在涉及多个司法辖区时更是如此。我们的流程旨在支持快速响应活动,同时在整个过程中保持可抗辩的文档记录和报告。

  • eDiscovery Provider

    专为现代数据环境而设计

    敏感信息很少只存在于一个位置。我们会分析协作平台、云系统和企业应用中的结构化与非结构化数据。

  • eDiscovery Provider

    将可抗辩性嵌入流程

    在整个项目过程中记录方法论、保全活动和决策逻辑,使组织能够说明结论和通知决策是如何形成的。

  • eDiscovery Provider

    跨法律、安全和响应团队协同

    我们的流程让事件响应活动在数据泄露法律顾问、事件响应公司、网络保险和高管相关方之间保持连接。

技术实践

单靠技术无法解决
事件。运营流程
才可以。

现代事件响应需要多种技术在保全、分析、
审查和报告之间协同工作。Lineal 将这些流程整合进协调一致的运营模型,旨在
减少系统、相关方和后续响应活动之间的摩擦。

  • Amplify™ 工具套件 + Relativity

    Lineal 面向现代法律和监管数据的专有流程环境。Amplify™ 在 Relativity 内直接支持聊天重建、消息筛选、可视化分类、特权审查流程和后续审查操作。

  • Relativity aiR 用于个人数据检测

    AI 驱动的检测流程可在多语言数据集中识别 PII、PHI、NPPI、FERPA 以及敏感业务信息,帮助组织加速分析,同时减少大规模人工审查需求。

  • Microsoft Purview 与 Google Vault

    Lineal 在 M365 和 Google Workspace 环境中管理保全、收集、搜索和导出流程,支持对现代协作数据和附件数据进行可抗辩处理,而不会增加内部团队的运营负担。

  • ChatCraft 用于线程式通信重建

    ChatCraft 可重建 Slack、Teams、WhatsApp 和现代协作平台中的线程式对话,使调查人员和响应团队能够在保留完整对话语境的情况下分析通信。

行业与角色应用

面向跨法律、安全
和合规管理事件
响应的团队

专为负责在安全和隐私事件期间协调调查、保全、
监管响应和可抗辩报告的组织而设计。

  • 事件响应与数据泄露法律顾问

    为涉及监管审查、诉讼风险或大规模数据分析要求的事项,提供调查、通知流程和可抗辩报告支持。

  • 合规、隐私与
    信息治理

    与现有安全运营、隐私义务和现代企业环境中的监管要求保持一致的运营响应流程。

  • 网络保险与取证
    合作伙伴

    在数据泄露法律顾问、取证调查人员、保险方和后续通知提供商之间,提供协调流程、共享可见性和明确界定的运营责任。

案例研究

  • eDiscovery Vendor

    行业: 企业

    Accelerating Multi-Jurisdiction Competition Audit Review

    阅读案例研究

    Challenge:

    Seven countries. Nine languages. 8.6 million documents. A competition law audit that traditional review could not finish in time.

    Outcome:

    Audit completed on time. Out of 8.6 million documents loaded, only 87,000 required human review. Defensible, regulator-ready results across every jurisdiction.

    • 8.6M

      Documents loaded across seven countries and nine languages.

    • ~87K

      Documents actually reviewed. A fraction of the total population.

    • 7 Countries, 9 Languages

      Consistent, defensible relevance determinations across every jurisdiction.

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  • eDiscovery Service

    行业: 金融服务

    Anti-Money Laundering Investigation for a Global Bank

    阅读案例研究

    Challenge:

    A major global bank faced an AML investigation requiring review of 12+ million documents under a strict 3-month deadline. High-risk data patterns needed precise identification, and the cost of a traditional review approach was not an option.

    Outcome:

    Lineal reduced review volume by 97%. Fewer than 3% of documents required manual assessment. Deadline met, defensible results delivered, fixed fee.

    • 97%

      Review volume reduced with less than 3% of documents touched by human reviewers.

    • 12M+

      Documents processed using AI-powered categorization and clustering.

    • 3 Months

      Regulatory deadline met with no delays.

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  • RelativityOne eDiscover Provider

    行业: 制药行业

    Defensible Scope Reduction in High-Stakes Pharmaceutical IP Litigation

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    Challenge:

    A Fortune 100 pharmaceutical company needed to review a large, complex document population under litigation pressure. Traditional first-pass review models would have been too slow, too expensive, and too inconsistent.

    Outcome:

    Lineal eliminated first-pass review entirely. Over 95% of the document population was reduced before a human reviewer saw a single document. Full defensibility maintained.

    • 95%+

      Review volume reduced before human review began.

    • 70%

      Additional reduction post-Amplify™ through AI-assisted relevance assessment.

    • 100%

      Defensible decisions with documented, SME-governed coding logic.

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  • 行业: 律师事务所

    Document Review in Criminal Investigation

    阅读案例研究

    Challenge:

    52,795 FBI-provided documents for the Andrade criminal investigation. A status conference deadline. The case team needed to move beyond linear review and organize the full universe by concept.

    Outcome:

    Amplify™ tools covered 98% of the document universe. Textual Near Duplicate Identification handled 68%. Lineal Images addressed the remaining 30% of image file types. Deadline met.

    • 52,795

      FBI-provided documents reviewed for the status conference.

    • 68%

      Document universe addressed by Textual Near Duplicate Identification.

    • 30%

      Image file types addressed by Lineal Images classification.

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  • eDiscovery Provider

    行业: 律师事务所

    Efficient Data Management for a Complex Legal Dispute

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    Challenge:

    3 million documents from 140+ custodians, transferred from a previous vendor. The data needed to be verified for completeness, then the legal team needed a fast path to the evidence that mattered.

    Outcome:

    The full Amplify™ Suite of Tools cut through the volume. Email threading, BotDetector, PrivFinder, Snippets, and Lineal Images each took a layer off until the legal team had a clear path to relevant evidence.

    • 3M

      Documents processed from 140+ custodians.

    • 641,098

      Documents reduced through email threading alone.

    • 731,681

      Documents ring-fenced for targeted privilege review with PrivFinder.

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  • eDiscovery Solutions

    行业: 企业

    High-Volume Data Breach Response for a Fortune 20 Retailer

    阅读案例研究

    Challenge:

    A major ransomware incident. 22 million structured records with PII and PHI exposed. Three weeks to figure out who was affected and meet federal and state notification requirements.

    Outcome:

    Lineal delivered a precise breach assessment within the deadline. Defensible, regulator-ready output. Reduced class-action exposure through accurate identification of affected individuals.

    • 22M+

      Structured records processed containing PII and PHI.

    • 3 Weeks

      Regulatory notification deadline met with defensible output.

    • 0

      Large-scale manual review required. Automated detection throughout.

    阅读案例研究

以卓越与
创新
获得认可

  • “监管机构给了我们90天时间和1200万份文件。Lineal 的团队将审查范围减少了97%,并在没有提出任何延期申请的情况下按时完成任务。这种在高压下的精准执行,正是我们将最敏感事务交由他们处理的原因。”

    总法律顾问,全球前十银行

  • “在我们最大的知识产权案件中,我们完全取消了初审。在任何审查人员接触单个文档之前,就已经减少了超过95%的数据量,而且每一个决策都具有可辩护性。这彻底改变了我们整个法务部门对审查工作的认知。”

    法务运营副总裁,财富100强制药公司

  • “过去,我们会将所有大型案件交给外部供应商处理。现在,我们在内部完成这些工作,由 Lineal 的团队和技术在后台支持我们的运营。我们的合伙人将其视为为客户提供附加价值,这也已成为律所重要的收入来源之一。”

    管理合伙人,Am Law 100 律师事务所

  • “我们之前的供应商只是把 RelativityOne 当作一个托管平台。而 Lineal 则将其视为我们整个法律运营战略的基础。迁移仅用了两周时间。而一年之后,我们团队使用该平台方式的转变仍在持续深化。”

    诉讼技术负责人,Am Law 100 律师事务所

  • “在三年内,我们更换了两家服务提供商。Lineal 是第一个真正融入我们运营流程的合作伙伴,而不仅仅是处理我们的数据。现在,我们能够实时掌握成本情况、获得可预测的时间安排,并拥有一个董事会高度重视的法律运营职能。”

    首席法务官,财富20强公司

  • Lineal 已成为我们诉讼团队不可或缺的延伸。他们的专业能力、响应速度以及以技术为驱动的方法,持续提升我们案件的质量和效率。

    美国律师事务所排名 50 律所的一位合伙人

资源与洞察

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