Prevención de pérdida de datos (DLP) Puede ser un componente crucial de las estrategias modernas de seguridad de la información, garantizando que la información confidencial permanezca protegida y segura contra accesos no autorizados o filtraciones. Sin embargo, el panorama de datos en rápida evolución presenta numerosos desafíos para identificar y clasificar datos confidenciales de forma eficaz. BigID es la solución. Con una solución de vanguardia que aprovecha técnicas patentadas de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML), BigID eleva la DLP tradicional y heredada a... niveles de precisión y eficiencia sin precedentes.
Las capacidades de IA y ML patentadas de BigID funcionan a la perfección para descubrir, clasificar y etiquetar información confidencial tanto en datos estructurados (incluido Snowflake) como no estructurados (incluidos S3, email y Office 365), tanto en centros de datos como en la nube. Algunas de las técnicas que nuestros clientes utilizan para lograr una DLP más inteligente y precisa incluyen:
- Filtros Bloom para una correspondencia exacta de valores a escala: Los filtros Bloom son una estructura de datos que permite la coincidencia exacta de valores a gran escala. BigID utiliza filtros Bloom para identificar datos confidenciales de forma eficiente y precisa, incluso en grandes conjuntos de datos, sin sacrificar el rendimiento ni la velocidad.
- Gráfico para encontrar información personal y de identificación personal (PII) relacionada en todas partes: BigID emplea tecnología de grafos para analizar las relaciones entre los elementos de datos y rastrear la Información Personal (IP) y la Información de Identificación Personal (IIP) en diversas fuentes de datos. Este enfoque integral garantiza la identificación y protección de los datos sensibles, independientemente de su ubicación.
- Análisis de conglomerados para la comparación difusa de datos similares y duplicados: Las capacidades de análisis de clústeres de BigID permiten la detección de datos similares y duplicados mediante técnicas de coincidencia difusa. Esta función mejora la DLP al identificar y clasificar datos que, de otro modo, podrían eludir los métodos tradicionales.
- Aprendizaje profundo para la categorización de documentos:BigID aprovecha el poder de los algoritmos de aprendizaje profundo para categorizar automáticamente los documentos según su contenido. Esta técnica avanzada mejora significativamente la precisión de la clasificación de datos, garantizando la correcta identificación y protección de la información confidencial.
- Aprendizaje supervisado para el ajuste de patrones estructurados: Para optimizar la clasificación de datos estructurados, BigID utiliza técnicas de aprendizaje supervisado. Al optimizar los algoritmos de coincidencia de patrones, la solución de BigID se adapta a patrones de datos específicos, lo que aumenta la precisión y la eficacia del DLP.
Una nueva era de DLP
BigID enriquece los hallazgos de datos de DLP y proporciona contexto adicional para las decisiones de cumplimiento, incluida la capacidad de:
- Asociar y correlacionar el contexto de identidad con los hallazgos mixtos de DLP
- Aproveche el reconocimiento de identidad de BigID para mejorar las políticas de cumplimiento mediante el etiquetado de archivos
- Asignar residencia de datos para marcar los flujos de datos transfronterizos
- Enriquezca los incidentes de DLP con identidad adicional, sensibilidad y contexto granular de los datos
- Etiquete los archivos con metadatos de identidad, residencia o atributos para permitir la aplicación basada en políticas
Las tecnologías patentadas de IA y ML de BigID han revolucionado la forma en que las organizaciones abordan la DLP, ofreciendo enriquecimiento, precisión y eficiencia en el conocimiento y la protección de sus datos confidenciales, haciendo que la DLP sea más inteligente y eficaz que nunca. ¿Quiere verlo en acción? Solicite una Demostración 1:1 con nuestros expertos en seguridad para saber más.
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