A medida que las organizaciones aceleran su adopción de IA generativa (GenAI)Uno de los desafíos más críticos y a menudo pasados por alto es la gestión y catalogación datos no estructuradosDesde correos electrónicos y documentos hasta repositorios de almacenamiento en la nube y herramientas de colaboración, los datos no estructurados constituyen una parte significativa de la huella digital de una empresa. Sin una estrategia sólida para gestionar estos datos, las organizaciones se enfrentan a riesgos de seguridad, infracciones de cumplimiento normativo e ineficiencias en la innovación impulsada por la IA.
El papel del DSPM en la gestión del riesgo de los datos
Gestión de posturas de seguridad de datos (DSPM) ha surgido como una solución clave para descubrir y proteger datos confidenciales en entornos de nube y SaaS. DSPM proporciona a las organizaciones visibilidad de los activos de datos de alto riesgo, ya sea que provengan de obligaciones regulatorias (por ejemplo, GDPR, HIPAA) o vulnerabilidades de seguridad como datos expuestos o con permisos excesivos.
Sin embargo, las soluciones tradicionales de DSPM se han centrado principalmente en datos estructurados, dejando lagunas en la gobernanza de datos no estructurados. Aquí es donde surge un enfoque evolucionado, que pasa de... DSPM a una completa Plataforma de seguridad de datos (DSP))—se vuelve crítico.
El enfoque BigID: de DSPM a DSP
BigID destaca en el mercado de DSPM al ofrecer una plataforma de seguridad de datos más amplia e integrada. Este enfoque garantiza que las organizaciones puedan gestionar datos estructurados y no estructurados con una solución unificada. Así es como BigID aborda los desafíos clave:
1. Descubrimiento integral de datos
Los datos no descubiertos son datos desprotegidos. BigID admite una amplia gama de fuentes de datos, que abarca plataformas SaaS (por ejemplo, Fuerza de ventas, ServiceNow), entornos de nube (por ejemplo, Copo de nieve, AWS, Azure) y herramientas de colaboración (por ejemplo, Flojo, Google Drive, Microsoft 365). Con una clasificación avanzada impulsada por IA, las organizaciones pueden:
- Identificar datos sensibles no estructurados en diversos repositorios.
- Categorice automáticamente documentos, correos electrónicos y archivos.
- Detectar datos duplicados, huérfanos y obsoletos Esto añade un riesgo innecesario.
2. Clasificación avanzada impulsada por IA
A diferencia de los DSPM tradicionales que se basan en expresiones regulares predefinidas, BigID ofrece:
- Clasificación impulsada por IA para adaptarse a necesidades comerciales únicas.
- Coincidencia exacta de datos para información altamente sensible.
- Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para categorizar datos no estructurados.
- Clasificadores personalizables para adaptarse a los cambiantes requisitos comerciales y regulatorios.
3. Análisis de la postura de riesgo para datos no estructurados
Las organizaciones necesitan visibilidad de los riesgos asociados a los datos no estructurados. BigID proporciona:
- Información sobre la sensibilidad de los datos y la postura de seguridad.
- Mapeo automatizado de datos a los marcos de cumplimiento.
- Identificación de datos con exceso de permisos y compartidos.
- Detección de datos ocultos y controles de acceso mal configurados.
4. Remediación procesable
Además de identificar los riesgos de los datos, BigID permite la remediación a través de una variedad de acciones automatizadas:
- Flujos de trabajo de remediación delegados para garantizar que los propietarios de datos aborden los problemas de seguridad.
- Gobernanza de acceso a datos (DAG) Para gestionar permisos y controles de acceso.
- Gestión de la retención para reducir datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT).
- Integración con SIEM, SOAR y sistemas de tickets para operaciones de seguridad optimizadas.
Integración de la privacidad y la seguridad en los programas GenAI
La privacidad y la seguridad de los datos ya no son preocupaciones separadas, especialmente a medida que las organizaciones utilizan modelos GenAI entrenados con grandes conjuntos de datos. Sin una estrategia adecuada, los modelos de IA pueden ingerir inadvertidamente datos confidenciales no estructurados, lo que provoca:
- Violaciones de cumplimiento (por ejemplo, leyes de retención de datos, regulaciones de privacidad).
- Riesgos de propiedad intelectual derivados del acceso no autorizado a datos.
- Desafíos de integridad de datos que afectan los resultados de la IA.
La suite integrada de privacidad y seguridad de BigID garantiza:
- Derechos automatizados del interesado (DSR) cumplimiento según RGPD/CCPA.
- Descubrimiento de datos con reconocimiento de identidad para la gobernanza de modelos de IA.
- Etiquetado y marcado basados en políticas para contenido sensible.
Seguridad de datos a prueba de futuro con una plataforma unificada
A medida que las organizaciones amplían sus iniciativas GenAI, la necesidad de una plataforma de seguridad de datos a prueba de futuro se vuelve fundamental. El enfoque DSP de BigID permite a las empresas:
- Consolide la gestión de la seguridad y la privacidad en datos estructurados y no estructurados.
- Amplíe las capacidades con aplicaciones modulares adaptadas a casos de uso impulsados por IA.
- Mantener el cumplimiento de los panoramas regulatorios en constante evolución.
Conclusión
Los datos no estructurados representan tanto una gran oportunidad como un riesgo significativo en la era de la GenAI. Las organizaciones deben adoptar un enfoque integral de descubrimiento, clasificación, análisis de riesgos y remediación para aprovechar al máximo el potencial de la IA, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento normativo y la seguridad. Al migrar de DSPM a una robusta Plataforma de Seguridad de Datos, las empresas pueden escalar con confianza sus programas de IA sobre una base de confianza, gobernanza y automatización inteligente.
Proteja, clasifique y administre sus datos no estructurados, porque la IA es tan buena como los datos con los que está entrenada.
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