面向事件处理时间表
与监管期限而构建
事件响应既要求速度,也要求流程经得起审查。
这些数字展示了 Lineal 如何同时做到这两点。
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。

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。

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。

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。

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
以卓越与
创新
获得认可
资源与洞察
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