BigID verbindet sich nativ mit Azure-Diensten, um inhaltsbasierte Scans in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datenspeichern durchzuführen. Es untersucht die tatsächlichen Datenwerte, um personenbezogene, regulierte und geschützte Informationen präzise zu identifizieren.
BigID unterstützt die Suche in folgenden Bereichen:
Die Ergebnisse der Ermittlungen werden in Governance-Workflows, Zugriffsinformationen und unternehmensweite Klassifizierungsrichtlinien integriert.
Diese Architektur gewährleistet eine skalierbare Azure-Datenermittlung in Cloud-nativen und hybriden Umgebungen.
Azure-Umgebungen sind verteilt und dynamisch. BigID bietet Transparenz über folgende Bereiche hinweg:
Organisationen erhalten eine einheitliche Transparenz im gesamten Azure-Ökosystem.
BigID kombiniert musterbasierte Erkennung mit fortschrittlichen Klassifizierungstechniken zur Identifizierung von:
BigID analysiert den Dateninhalt direkt, nicht nur die Metadaten.
BigID integriert sich in die Sicherheitsframeworks von Azure und Microsoft.
Organisationen bringen die Discovery-Strategien mit bestehenden Microsoft-Cloud-Strategien in Einklang.
Die Offenlegung sensibler Daten in Azure hat häufig folgende Ursachen:
BigID korreliert die Klassifizierung mit dem Expositionskontext, um umsetzbare Erkenntnisse zum Cloud-Risiko zu liefern.
Identifiziert sensible Daten in Azure-Speichern, Datenbanken und Data Lakes durch die Untersuchung der tatsächlichen Datenwerte.
Unterstützt das Scannen von ruhenden und übertragenen Daten über Kafka- und API-basierte Pipelines hinweg.
Verfügbar über Azure Marketplace mit Optionen für die containerisierte Bereitstellung.
Erweitert die Klassifizierung über Microsoft 365, Azure-Datendienste und Cloud-Plattformen von Drittanbietern hinweg.
Azure-Umgebungen bilden die Grundlage für die moderne Cloud-Transformation. BigID gewährleistet, dass sensible Daten in Azure sichtbar, klassifiziert und an die Unternehmensrichtlinien angepasst bleiben.
