Kinesis

Wie BigID funktioniert Amazon Kinesis Datenerkennung und -klassifizierung

BigID stellt eine sichere Verbindung zu Amazon Kinesis-Datenströmen her, um Nachrichtennutzdaten zu analysieren, während diese Echtzeit-Verarbeitungspipelines durchlaufen.

BigID untersucht Streaming-Datensätze, um mithilfe von Mustererkennung, maschinellem Lernen und Kontextanalyse sensible Daten zu identifizieren.

Die Ergebnisse der Analyse bereichern die Governance-Workflows um Transparenz hinsichtlich der Risiken von Streaming-Daten und ermöglichen es Unternehmen, die Offenlegung sensibler Daten in Echtzeit zu erkennen und gleichzeitig eine hohe Verarbeitungsleistung aufrechtzuerhalten.

Diese Architektur ermöglicht die skalierbare Erkennung und Klassifizierung sensibler Daten durch Amazon Kinesis in Streaming-Umgebungen.

Die BigID-Vorteil für Amazon Kinesis

Sensible Daten in Streaming-Pipelines entdecken

Kinesis-Datenströme enthalten häufig operative und transaktionale Daten, die zwischen Anwendungen und Analyseplattformen übertragen werden.

BigID identifiziert sensible Daten, die durch Kinesis-Streams fließen, darunter:

Kundentransaktionsdaten
Persönliche Identifikationsmerkmale und Kontaktinformationen
Finanz- und Zahlungsdaten
Authentifizierungs- und Anmeldeinformationsartefakte
Verhaltens- und Nutzungsanalysedaten
Vertrauliche Betriebsinformationen

Die inhaltsbasierte Prüfung gewährleistet eine genaue Erkennung in allen Streaming-Datensätzen.

Daten-Governance auf Daten in Bewegung ausweiten

Herkömmliche Data-Governance-Tools konzentrieren sich ausschließlich auf ruhende Daten.

BigID erweitert die Transparenz in Echtzeit-Streaming-Umgebungen und ermöglicht es Unternehmen:

Identifizieren Sie sensible Attribute in Ereignisströmen
Erkennung personenbezogener Daten, die in Analyse-Pipelines gelangen
Überwachung von Streaming-Pipelines hinsichtlich der Offenlegung regulierter Daten
Durchsetzung von Governance-Richtlinien über Streaming-Architekturen hinweg

Organisationen erhalten eine einheitliche Übersicht über sowohl ruhende als auch übertragene Daten.

Datenschutzbewusste Streaming-Architekturen aktivieren

Streaming-Pipelines verarbeiten zunehmend personenbezogene Daten in Analyse-, KI-Trainings- und Personalisierungssystemen.

BigID unterstützt die Datenschutz-Governance, indem es Teams Folgendes ermöglicht:

Identifizierung regulierter personenbezogener Daten in Streaming-Events
Korrelation von Streaming-Daten mit Identitätsprofilen
Abstimmung der Einwilligungsprozesse über alle Pipelines hinweg validieren
Unterstützung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen in allen Datenerfassungsprozessen

Der Datenschutz erstreckt sich auch auf moderne ereignisgesteuerte Architekturen.

Aufrechterhaltung der Leistungsfähigkeit über hohe Datenströme hinweg

Streaming-Umgebungen erfordern eine Verarbeitung mit geringer Latenz.

BigID unterstützt skalierbare Analysen durch:

konfigurierbare Abtaststrategien
Verteiltes Scannen über große Datenströme
Leichtgewichtige API-basierte Integration
Parallelstrominspektion

Organisationen erhalten Einblick in sensible Daten, ohne die Streaming-Performance zu beeinträchtigen.

Technische Vorteile von BigID für Amazon Kinesis

Streaming-Dateninspektion

Analysiert Streaming-Nutzdaten, um sensible Daten zu identifizieren, die durch Echtzeit-Pipelines fließen.

Muster- und ML-basierte Klassifizierung

Erkennt Kategorien personenbezogener, finanzieller und regulierter Daten mithilfe von Klassifizierungsmodellen des maschinellen Lernens.

Transparenz der Streaming-Governance

Identifiziert sensible Attribute innerhalb von Ereignisströmen zur Unterstützung der Governance und der Compliance-Überwachung.

Einheitliche Datenintelligenz

Verbindet Erkenntnisse aus der Streaming-Analyse mit Workflows für Unternehmensführung, Datenschutz und Sicherheit.

Häufig gestellte Fragen zur Datenermittlung und -klassifizierung in Amazon Kinesis

Unterstützt BigID die Datenermittlung für Amazon Kinesis-Streams?

Ja. BigID analysiert Streaming-Datensätze, die durch Kinesis-Pipelines fließen, um sensible und regulierte Informationen innerhalb von Ereignisströmen zu identifizieren.

Welche Arten von sensiblen Daten kann BigID in Kinesis-Streams erkennen?

BigID erkennt personenbezogene Daten, Finanzinformationen, Authentifizierungsartefakte, Verhaltensanalyseattribute und benutzerdefinierte Kategorien sensibler Daten.

Kann BigID die in Analysepipelines einfließenden Daten überwachen?

Ja. BigID ermöglicht es Unternehmen, sensible Attribute zu identifizieren, die über Streaming-Ingestion in Analyseplattformen, Machine-Learning-Pipelines und Data Lakes gelangen.

Hat BigID Auswirkungen auf die Streaming-Performance?

BigID unterstützt konfigurierbare Sampling- und skalierbare Verarbeitungsmethoden, um sich an Streaming-Umgebungen mit hohem Durchsatz anzupassen.

Wie trägt BigID zur Einhaltung der Vorschriften in Streaming-Umgebungen bei?

BigID bietet Einblick in regulierte personenbezogene Daten, die durch Streaming-Architekturen fließen, und unterstützt so die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Compliance-Vorgaben.

Bringen Sichtbarkeit sensibler Daten zu Streaming-Pipelines

Amazon Kinesis ermöglicht die Datenverarbeitung in Echtzeit. BigID stellt sicher, dass sensible Daten, die diese Datenpipelines durchlaufen, sichtbar, kontrolliert und mit den Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien des Unternehmens in Einklang stehen.

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