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Redis • Descubrimiento de datos en memoria • Clasificación

Descubrir y clasificar datos confidenciales A través de Redis.

BigID se conecta de forma segura a Redis mediante una integración sin agente para inspeccionar pares clave-valor, hashes, listas, conjuntos, conjuntos ordenados, flujos y estructuras de datos en memoria compatibles.

Identificar datos personales, credenciales, tokens de autenticación, información financiera, datos de empleados, contenido propietario y atributos confidenciales definidos a medida en entornos Redis agrupados, replicados, alojados en la nube y locales.

Vea Redis Discovery en acción. Explorar la cobertura

Cobertura de datos de Redis

¿Cómo descubre BigID los datos confidenciales? ¿En Redis?

BigID se conecta a Redis mediante una integración sin agente y realiza una inspección a nivel de contenido de los valores reales almacenados en pares clave-valor y estructuras de datos compatibles. Clasifica la información confidencial, admite entornos Redis distribuidos e integra los resultados con los flujos de trabajo de gobernanza, seguridad, privacidad y gestión de riesgos de la empresa.

Inspección de valor Analizar valores reales en claves, hashes, listas, conjuntos, conjuntos ordenados y flujos.
Clasificación sensible Identificar datos personales, credenciales, información financiera, datos de empleados y contenido de propiedad exclusiva.
Visibilidad del clúster Amplíe la detección a través de configuraciones de réplica primaria, clústeres distribuidos y servicios en la nube.
Gobernanza de riesgos Integre los resultados de Redis con los inventarios, el etiquetado de políticas y la clasificación a nivel empresarial.

Cobertura en Redis

Descubra datos confidenciales en Estructuras de datos en memoria.

BigID ayuda a las organizaciones a comprender qué datos confidenciales se almacenan en Redis, qué funciones de la aplicación los utilizan, cómo se distribuyen y dónde los datos transitorios o que cambian con frecuencia pueden generar riesgos.

01

Estructuras principales de Redis

Claves, valores, hashes, listas y conjuntos

Inspeccione las estructuras de datos de Redis compatibles para identificar información confidencial almacenada en las cachés de la aplicación, los almacenes de sesión y los servicios operativos.

Visibilidad en

Pares clave-valor, hashes, listas, conjuntos, conjuntos ordenados, valores, identificadores y contenido de la aplicación.

02

Mensajería y eventos

Flujos y colas de mensajes

Identificar los datos confidenciales que circulan por los flujos de Redis y los patrones de mensajería utilizados por las aplicaciones, los microservicios y los flujos de trabajo de procesamiento en tiempo real.

Visibilidad en

Registros de flujo, mensajes de eventos, contenido de colas, eventos de aplicaciones, identificadores y datos transitorios.

03

Información sensible

Credenciales, tokens y datos regulados

Detecta tokens de autenticación, credenciales, datos personales, información relacionada con pagos, registros de empleados, datos propietarios y atributos definidos a medida.

Visibilidad en

Datos de sesión, tokens de API, artefactos de autenticación, registros personales, detalles financieros y contenido propietario.

04

Infraestructura distribuida

Clústeres, réplicas, nube y en las instalaciones

Amplíe la detección a través de entornos agrupados y replicados, servicios Redis alojados en la nube e implementaciones locales mediante escaneos que tengan en cuenta el rendimiento.

Visibilidad en

Configuraciones de réplica primaria, nodos de clúster, datos distribuidos, servicios en la nube e implementaciones empresariales.

La ventaja de BigID para Redis

Incorpore la inteligencia de datos sensibles a Capas de aplicación de alta velocidad.

BigID extiende el descubrimiento, la clasificación, el inventario, las políticas y el contexto de riesgos a nivel de contenido a Redis, de modo que los datos en memoria y que cambian rápidamente no queden fuera de la supervisión empresarial.

Inteligencia de datos en memoria

Comprenda el contenido sensible almacenado detrás de las aplicaciones modernas.

BigID inspecciona los valores reales de Redis y relaciona los hallazgos con la clasificación y la gobernanza empresarial, lo que ayuda a los equipos a identificar datos confidenciales en almacenes de sesiones, cachés, sistemas de mensajería, almacenes de tokens de API y microservicios.

Inspección de valor profundo Analizar el contenido real almacenado en las estructuras de datos de Redis en lugar de basarse únicamente en los nombres de las claves o en los metadatos de la infraestructura.
Clasificación de alta confianza Detecta datos personales, financieros, de credenciales, de empleados, de propiedad exclusiva y datos confidenciales definidos a medida.
Cobertura de clúster distribuido Compatibilidad con clústeres de Redis, arquitecturas de réplica primaria, servicios en la nube y entornos replicados.
Escaneo con reconocimiento de rendimiento Utilice opciones de muestreo y alcance configurables para implementaciones de Redis de alto volumen y sensibles a la latencia.
Riesgo de datos transitorios Identificar concentraciones de datos sensibles y riesgos en datos de aplicaciones que cambian rápidamente o que tienen una vida útil corta.
Clasificación empresarial Integre los descubrimientos de Redis con programas más amplios de nube, SaaS, bases de datos, privacidad, seguridad y gobernanza de IA.

Ventajas técnicas

Descubrimiento escalable para Entornos distribuidos en memoria.

BigID admite la inspección de Redis basada en contenido en implementaciones replicadas, en clúster y con altos niveles de cambios, al tiempo que alinea el alcance del escaneo con los requisitos de rendimiento de la aplicación.

01

Escaneo de clave-valor basado en contenido

Analizar los valores reales de Redis en todas las claves y estructuras de datos compatibles para identificar información confidencial.

02

Soporte de datos de alta velocidad

Ampliar la capacidad de descubrimiento a entornos donde los datos en memoria cambian rápidamente y pueden tener una vida útil corta.

03

Cobertura de clúster distribuido

Admite configuraciones de clúster Redis, réplica primaria e implementaciones distribuidas en la nube o en las instalaciones.

04

Muestreo configurable

Ajuste el alcance del escaneo y el muestreo para alinear la visibilidad de los datos confidenciales con los requisitos de rendimiento de alto volumen.

Protección de datos de Redis

Proporcionar visibilidad a los datos confidenciales a la infraestructura en memoria.

Inspeccione los valores de Redis, identifique las credenciales y los datos regulados, admita clústeres distribuidos e integre los datos de aplicaciones de alta variabilidad con los programas de seguridad y gobernanza de la empresa.

Consulte Redis Data Discovery Explorar Descubrimiento

Cobertura de datos de Redis

Descubrimiento y clasificación de datos de Redis Preguntas frecuentes.

¿BigID escanea Redis a nivel de datos?

Sí. BigID realiza una inspección basada en el contenido de los datos clave-valor de Redis y las estructuras de datos compatibles para identificar con precisión la información confidencial.

¿Puede BigID soportar implementaciones de Redis Cluster?

Sí. BigID admite entornos Redis distribuidos, incluidas configuraciones en clúster y replicadas.

¿Cómo BigID minimiza el impacto en el rendimiento en Redis?

BigID admite opciones de muestreo y alcance de escaneo configurables para adaptarse a entornos de memoria de alto rendimiento.

¿Qué tipos de datos confidenciales puede identificar BigID en Redis?

BigID identifica datos personales, tokens de autenticación, información financiera, datos de empleados, contenido propietario y elementos sensibles definidos a medida.

¿Cómo utilizan las organizaciones los resultados de descubrimiento de Redis?

Los equipos utilizan BigID para generar inventarios de datos confidenciales, evaluar el riesgo en las capas de almacenamiento en caché, validar las políticas de gobernanza y mantener la visibilidad en toda la infraestructura de la aplicación.

Inteligencia de datos de Redis

Obtenga visibilidad en Datos confidenciales en Redis.

Inspeccione los valores en memoria, identifique las credenciales y los datos regulados, admita clústeres distribuidos y alinee los datos de Redis, que cambian rápidamente, con las políticas de gobernanza empresarial.

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