Datos institucionales
Los datos de estudiantes, investigación, recursos humanos, finanzas, salud, exalumnos y operaciones se encuentran distribuidos en cientos de sistemas y repositorios.
Educación • Seguridad de datos • Privacidad • Gobernanza de la IA
Proteger los datos de los estudiantes. Investigación, acceso e inteligencia artificial seguros.
BigID ayuda a colegios, universidades, instituciones de investigación y organizaciones educativas a descubrir, proteger, gobernar y gestionar datos confidenciales de estudiantes, empleados, investigación, finanzas e instituciones en entornos de nube, SaaS, locales, de colaboración e inteligencia artificial.
Vincule la sensibilidad de los datos con la identidad, el acceso, la actividad, la propiedad, el linaje, las políticas, la retención y el uso de la IA para reducir la exposición, fortalecer la privacidad y respaldar la innovación sin perder el control de los datos institucionales.
Registros estudiantiles
Datos de investigación
Inteligencia artificial y copilotos
Nube y SaaS
Encuentre expedientes estudiantiles, datos financieros, contenido de investigación, credenciales e información institucional confidencial.
Comprender cómo los estudiantes, el profesorado, el personal administrativo, los investigadores, los proveedores, las aplicaciones y los sistemas de IA acceden a los datos confidenciales.
Gestionar los datos confidenciales utilizados por las plataformas de investigación, los sistemas de análisis, los copilotos, los modelos de IA y los flujos de trabajo basados en agentes.
BigID
Seguridad de los datos educativos
Descubrir • Gobernar • Proteger
El desafío de los datos educativos
Los datos de los estudiantes están por todas partes. Lo mismo ocurre con las vías de acceso.
Las instituciones educativas gestionan mucho más que los expedientes académicos de los estudiantes. Los datos de admisión, la información sobre ayuda financiera, los historiales médicos, los conjuntos de datos de investigación, las credenciales, los datos de exalumnos, la información de recursos humanos, las plataformas de aprendizaje, las herramientas de colaboración, la infraestructura en la nube y los sistemas de IA crean un entorno de datos en constante cambio.
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Ecosistema de acceso abierto
Estudiantes, profesores, personal administrativo, investigadores, proveedores, aplicaciones, cuentas de servicio y sistemas de IA crean relaciones de acceso complejas.
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Riesgo de datos ocultos
El acceso excesivo, las cuentas obsoletas, las copias no gestionadas, la retención excesiva de datos, el intercambio de información arriesgado, las credenciales y el uso de la IA pueden exponer información confidencial.
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Confianza, investigación y cumplimiento
La exposición a estos riesgos puede afectar a los estudiantes, interrumpir la investigación, aumentar el impacto de los incidentes, complicar las auditorías y debilitar la confianza institucional.
Dónde se oculta el riesgo de los datos educativos
Los riesgos más difíciles suelen ser Entre sistemas, personas y datos.
Las instituciones suelen saber en qué plataformas principales operan. Lo que resulta más difícil de comprender es dónde se ha difundido la información confidencial, quién aún tiene acceso a ella, qué copias ya no son necesarias y qué información pueden recuperar los sistemas de IA.
Los datos de los estudiantes escapan del sistema de registro.
La información de los estudiantes se puede exportar a hojas de cálculo, herramientas de colaboración, unidades compartidas, aplicaciones departamentales, sistemas de soporte, plataformas de análisis y almacenamiento en la nube mucho después de que finalice su propósito original.
El acceso perdura más allá de los roles y las relaciones.
Los estudiantes se gradúan, el personal cambia de departamento, los investigadores abandonan proyectos, los contratistas finalizan sus contratos y las cuentas de servicio persisten. El acceso puede mantenerse mucho después de que desaparezca la necesidad comercial original.
La investigación sensible conlleva riesgos diferentes a los datos de los estudiantes.
Los entornos de investigación pueden contener información sanitaria, datos financiados por el gobierno, conjuntos de datos de propiedad exclusiva, propiedad intelectual, información regulada o restricciones contractuales que requieren controles diferentes.
La IA aprobada aún puede llegar a información errónea.
La aprobación de una herramienta de IA no revela automáticamente qué información sobre estudiantes, empleados, investigaciones, finanzas o instituciones puede recuperar a través de aplicaciones conectadas, búsquedas, API o permisos heredados.
Inteligencia de datos conectados
Comprender el riesgo educativo Desde los datos hacia afuera.
BigID conecta los datos confidenciales con la identidad, el acceso, la actividad, la propiedad, el linaje, las políticas, la retención, el uso de IA y la remediación, de modo que los equipos de seguridad, privacidad, investigación, TI y gobernanza puedan trabajar desde el mismo contexto.
Descubra
Encuentra datos de estudiantes, empleados, investigación, finanzas, salud, exalumnos, operaciones y datos conectados con IA.
Comprender
Agregue sensibilidad, identidad, propiedad, actividad, ubicación, linaje, propósito y contexto político.
Gobernar
Aplicar políticas de acceso, retención, privacidad, investigación e inteligencia artificial en función de los datos que respaldan el requisito.
Proteger
Priorizar la exposición, el acceso excesivo, el intercambio de riesgos, la actividad sensible, el acceso a la IA y las violaciones de políticas.
Acto
Restringir el acceso, minimizar los datos, garantizar la retención, delegar la corrección, eliminar la información innecesaria y documentar las acciones.
La gobernanza de los datos educativos resulta más eficaz cuando las políticas se vinculan con los datos, las identidades y la actividad reales que las respaldan.
BigID para la educación
Proteger los datos educativos Del descubrimiento a la acción.
BigID integra el descubrimiento, la clasificación, la gestión de seguridad de datos (DSPM), la gobernanza del acceso, la monitorización de la actividad, la automatización de la privacidad, la seguridad de la IA, los controles del ciclo de vida y la remediación para ayudar a las instituciones educativas a reducir el riesgo sin añadir otro flujo de trabajo inconexo.
Descubra datos educativos sensibles
Encuentre expedientes de estudiantes, información sobre ayuda financiera, datos de salud, contenido de investigación, información de empleados, credenciales, registros de exalumnos y datos institucionales confidenciales en entornos estructurados y no estructurados.
Explorar el descubrimiento y la clasificación →Priorizar el riesgo de seguridad de los datos
Combine la sensibilidad de los datos, la exposición, el acceso, la actividad, la propiedad, la ubicación y el contexto empresarial para distinguir el riesgo institucional significativo de otra lista de hallazgos de seguridad.
Explora DSPM →Controlar el acceso a datos confidenciales
Comprender qué estudiantes, profesores, personal administrativo, investigadores, contratistas, aplicaciones, cuentas de servicio y sistemas de IA pueden acceder a datos confidenciales y en qué casos el acceso excede la necesidad legítima.
Explorar la gobernanza del acceso a los datos →Supervisar la actividad de datos confidenciales
Correlacionar el acceso a los datos y la actividad con la sensibilidad, la identidad, los permisos, la propiedad y el contexto para investigar las descargas, el movimiento, el intercambio, los cambios y las eliminaciones.
Explorar el monitoreo de la actividad de datos →IA institucional segura
Descubra activos de IA, identifique datos confidenciales accesibles mediante IA, comprenda las identidades y los permisos de la IA, gestione la recuperación y las solicitudes, y aplique políticas en todas las iniciativas de IA.
Explorar la seguridad de la IA →Automatice la reducción de riesgos.
Reduzca el acceso innecesario, aplique medidas de retención, minimice los datos, elimine la información obsoleta, asigne propietarios, cree flujos de trabajo de remediación y mantenga pruebas defendibles.
Explorar la remediación →Datos y privacidad de los estudiantes
Proteger la privacidad del estudiante Más allá del Sistema de Información Estudiantil.
La información estudiantil fluye a través de los departamentos de admisión, registro, plataformas de aprendizaje, ayuda financiera, asesoramiento, alojamiento, deportes, servicios de salud, herramientas de colaboración, análisis, sistemas de exalumnos y terceros. Protegerla requiere comprender por dónde circulan realmente los datos.
Descubre información personal y académica dondequiera que se encuentre.
Localice datos personales, regulados, vinculados a la identidad y confidenciales de los estudiantes en bases de datos, aplicaciones SaaS, recursos compartidos de archivos, plataformas de colaboración, entornos en la nube y repositorios no estructurados.
Reducir la recopilación y retención innecesarias.
Identificar datos redundantes, obsoletos y desactualizados, vincular los registros a las políticas de retención y automatizar los flujos de trabajo de minimización o eliminación cuando sea apropiado.
Poner en práctica la privacidad utilizando inteligencia de datos real.
Explorar el cumplimiento de la privacidad →
Brindar soporte para el mapeo de datos, los flujos de trabajo de derechos, los procesos relacionados con el consentimiento, las evaluaciones, la propiedad, la evidencia de políticas y la preparación para auditorías a partir de una visión continua de los datos subyacentes.
Seguridad de los datos de investigación
Los datos de investigación pueden ser Más sensible de lo que parece.
Los entornos de investigación pueden contener información sobre sujetos humanos, datos de salud, conjuntos de datos de propiedad exclusiva, información relacionada con subvenciones, propiedad intelectual, datos controlados por el gobierno, hallazgos no publicados, datos de socios y contenido confidencial de colaboración.
Datos confidenciales de los participantes
Descubra información personal, de salud, demográfica, conductual y otra información de investigación sensible en repositorios estructurados y no estructurados.
Métodos, código y resultados
Identificar código propietario, algoritmos, trabajos no publicados, documentación interna, resultados de investigación e información confidencial del proyecto.
Datos de investigación restringidos
Agregue información sobre propiedad, acceso, ubicación, procedencia y contexto normativo a los conjuntos de datos sujetos a obligaciones de patrocinadores, socios, contractuales, de residencia o regulatorias.
Controlar la investigación compartida
Comprenda cómo se accede a los datos de investigación confidenciales entre investigadores, laboratorios, colaboradores externos, sistemas en la nube, cuentas de servicio y herramientas de IA.
Seguridad de datos basada en la identidad
La identidad del campus cambia constantemente. El acceso a la información confidencial debería cambiar en consecuencia.
Los entornos educativos son inusualmente dinámicos. Los estudiantes se matriculan y se gradúan, el profesorado colabora entre departamentos, los investigadores trabajan en distintas instituciones, los contratistas dan soporte a sistemas especializados y las aplicaciones y la IA acceden cada vez más a los datos sin la intervención directa de una persona.
Estudiantes, profesores y personal administrativo
Identificar el acceso obsoleto, excesivo, privilegiado, heredado e interdepartamental a datos institucionales y de investigación confidenciales.
Aplicaciones y cuentas de servicio
Comprenda dónde las aplicaciones, las integraciones, las API, la automatización y las cuentas de servicio pueden acceder a información confidencial y dónde los permisos exceden las necesidades operativas.
Copilotos, asistentes y agentes
Vincule las identidades de IA con los permisos, los datos confidenciales, la propiedad y la actividad para que las instituciones puedan controlar a qué puede acceder la IA y reducir la exposición innecesaria a la IA.
IAM muestra quién tiene acceso. BigID añade a qué datos confidenciales llega ese acceso y dónde genera riesgos.
Seguridad de la IA para la educación
Adopción segura de la IA Sin obstaculizar la innovación académica.
Las instituciones están implementando copilotos, IA generativa, modelos de investigación, asistentes, análisis y flujos de trabajo automatizados en la docencia, la administración, la investigación y los servicios estudiantiles. La cuestión de seguridad no radica únicamente en qué herramientas de IA están aprobadas, sino también en qué datos institucionales pueden utilizar esos sistemas.
Encuentra activos de IA e IA en la sombra
Identificar sistemas de IA, modelos, conjuntos de datos, aplicaciones, agentes y repositorios conectados a la IA en entornos institucionales.
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Conoce qué impulsa la IA
Identificar la información de estudiantes, investigaciones, empleados, información confidencial o regulada disponible para los flujos de trabajo de entrenamiento, recuperación e inferencia de la IA.
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Controla lo que la IA puede alcanzar
Asignar permisos y acceso a datos confidenciales a copilotos, agentes, aplicaciones, API e identidades de máquinas.
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Monitorear la interacción de datos de IA
Agregue información sobre la solicitud, la actividad, el linaje, la propiedad y el contexto de la política para comprender cómo se utilizan los datos institucionales.
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Aplicar la política y subsanar las deficiencias.
Identificar el uso inapropiado de datos, reducir el acceso excesivo a la IA, asignar responsables, hacer cumplir las políticas y documentar las medidas correctivas.
Privacidad, cumplimiento y ciclo de vida
El cumplimiento comienza con el conocimiento. Qué datos tienes realmente.
Las instituciones educativas pueden enfrentarse a obligaciones superpuestas en materia de privacidad, seguridad, contratos, subvenciones, investigación, gestión de registros y gobernanza de la IA. BigID conecta estos requisitos con los datos, sistemas, propietarios, acceso, normas de retención y la evidencia que los respalda.
Descubra los expedientes académicos, comprenda dónde se encuentran, controle el acceso a ellos, fomente su minimización y mantenga controles de privacidad y seguridad sólidos.
Identificar los datos regulados y sensibles que se utilizan en investigaciones, servicios de salud, programas clínicos y proyectos de colaboración.
Vincule los datos a las políticas de retención, identifique la información que se retiene en exceso, reduzca las copias redundantes y automatice los flujos de trabajo de eliminación.
Mantener pruebas para el descubrimiento, los controles de acceso, las operaciones de privacidad, las evaluaciones, la remediación, la retención y la aplicación de políticas.
Diseñado para equipos educativos
Una visión de los datos. Diferentes resultados institucionales.
El riesgo asociado a los datos educativos abarca las áreas de TI, seguridad, investigación, privacidad, identidad, gobernanza de datos, asuntos legales y operaciones académicas. BigID proporciona a estos equipos un contexto compartido sin obligar a cada función a crear su propio inventario.
CISO y equipos de seguridad
Reduzca la exposición de datos confidenciales, priorice el riesgo institucional, refuerce la preparación ante posibles brechas de seguridad y vincule los hallazgos de seguridad directamente con los datos en riesgo.
Equipos de TI, Infraestructura y Nube
Comprender los datos confidenciales en entornos SaaS, en la nube, de colaboración, heredados, departamentales e híbridos, al tiempo que se apoya la modernización.
Equipos de IAM y Acceso
Agregar contexto de sensibilidad y exposición de datos a las decisiones de acceso de estudiantes, profesores, empleados, contratistas, máquinas e inteligencia artificial.
Equipos de investigación y académicos
Descubra datos restringidos, proteja la propiedad intelectual, comprenda el acceso a la colaboración y aplique la gobernanza sin interrumpir la investigación legítima.
Privacidad, registros y gobernanza de datos
Mejorar el mapeo, la retención, la minimización, los flujos de trabajo de privacidad, la propiedad, la administración y la aplicación de políticas de datos mediante inteligencia de datos real.
Equipos de Gobernanza e Innovación de IA
Es fundamental comprender los activos de IA, los datos confidenciales de IA, el acceso, el linaje, la IA en la sombra, las políticas y las medidas correctivas para que la adopción responsable pueda escalarse.
Recursos educativos
Profundiza en Seguridad y privacidad de los datos educativos.
Explore consejos prácticos para proteger los datos de los estudiantes, reducir la exposición, reforzar la privacidad, regular el acceso y garantizar la seguridad de las iniciativas de IA.
Cumplimiento de la ley FERPA
Comprenda los requisitos de FERPA y cómo el descubrimiento, la clasificación, la minimización, los flujos de trabajo de privacidad y la seguridad de los datos pueden respaldar la protección de los datos educativos.
Lee el artículo →Gestión de la seguridad de los datos
Descubra datos confidenciales, identifique vulnerabilidades, priorice riesgos y reduzca las brechas de seguridad de datos en entornos de nube, SaaS, híbridos y locales.
Explora DSPM →Gobernanza del acceso a la IA
Aprenda a comprender a qué pueden acceder los sistemas de IA, a vincular los permisos con los datos confidenciales de la empresa y a reducir la exposición innecesaria a la IA.
Explorar el acceso a la IA →Automatización del cumplimiento de la privacidad
Descubra datos personales, automatice las operaciones de privacidad, gestione los flujos de trabajo de retención y derechos, y genere pruebas de cumplimiento defendibles.
Explorar el cumplimiento de la privacidad →Preguntas frecuentes sobre seguridad de datos educativos
Seguridad de los datos educativos, Explicado.
Descubre cómo BigID ayuda a las instituciones educativas a proteger la información de los estudiantes, los datos de investigación, los sistemas institucionales, las identidades y las iniciativas de IA.
¿Qué datos confidenciales deben proteger los centros de enseñanza superior?
Las instituciones educativas pueden gestionar expedientes de estudiantes, información de admisión, datos de ayuda financiera, información sanitaria, registros de empleados, conjuntos de datos de investigación, credenciales, datos de pago, información de exalumnos, propiedad intelectual, documentos institucionales y datos utilizados por sistemas de IA y análisis.
¿Cómo ayuda BigID a proteger los datos de los estudiantes?
BigID descubre y clasifica datos personales y de estudiantes en entornos de nube, SaaS, locales, estructurados y no estructurados. Conecta esos datos con el acceso, la identidad, la actividad, la propiedad, la retención y el contexto de las políticas para que las instituciones puedan reducir la exposición, gestionar el acceso, minimizar los datos innecesarios y respaldar los flujos de trabajo de privacidad.
¿Cómo puede BigID ayudar con el cumplimiento de la ley FERPA?
BigID puede respaldar los programas de privacidad y seguridad relacionados con FERPA, ayudando a las instituciones a descubrir registros educativos, clasificar información confidencial, comprender el acceso, aplicar políticas de minimización y retención, respaldar flujos de trabajo de privacidad, evaluar riesgos y generar evidencia de gobernanza de datos y controles de seguridad.
¿Puede BigID proteger los datos de la investigación?
Sí. BigID puede descubrir y clasificar datos de investigación confidenciales, propiedad intelectual, conjuntos de datos propietarios, información regulada, credenciales, código y contenido no estructurado en entornos compatibles. Las instituciones pueden vincular esa información con la propiedad, el acceso, la actividad, el origen, la ubicación y los requisitos de las políticas.
¿Cómo ayuda BigID a reducir el acceso excesivo en los entornos educativos?
BigID conecta a estudiantes, profesores, personal administrativo, investigadores, contratistas, aplicaciones, cuentas de servicio, identidades de máquinas y sistemas de IA con los datos confidenciales a los que pueden acceder. Las instituciones pueden identificar permisos obsoletos, excesivos o innecesarios y priorizar la corrección de privilegios mínimos utilizando la sensibilidad de los datos y el contexto de riesgo.
¿Cómo contribuye BigID a la seguridad de la IA en la educación superior?
BigID ayuda a descubrir activos de IA, identificar datos confidenciales disponibles para modelos, copilotos y agentes, mapear identidades y permisos de IA, comprender el linaje de los datos, monitorear la interacción de datos de IA, evaluar riesgos, aplicar políticas y reducir el acceso inapropiado o excesivo a la IA.
¿Puede BigID ayudar a gestionar la retención y la minimización de datos?
Sí. BigID ayuda a identificar datos obsoletos, redundantes y con exceso de retención, a vincular la información con las políticas de retención, a minimizar los datos, a automatizar los flujos de trabajo de eliminación y a mantener la evidencia de las acciones del ciclo de vida.
¿BigID es compatible con entornos educativos en la nube, SaaS, locales e híbridos?
Sí. BigID admite casos de uso de seguridad, privacidad, gobernanza e IA en entornos de datos conectados a la nube, SaaS, híbridos, locales, estructurados, no estructurados, de colaboración, para desarrolladores, de análisis y conectados a la IA a través de su ecosistema de fuentes de datos compatibles.
BigID para la educación
Proteja los datos institucionales. Fomentar la innovación con confianza.
BigID ayuda a las instituciones educativas a descubrir datos confidenciales, proteger la información de los estudiantes y las investigaciones, gestionar el acceso de personas y máquinas, garantizar la adopción de la IA, reducir la exposición, automatizar los controles de privacidad y del ciclo de vida, y tomar medidas en entornos de datos complejos.
Liderazgo en el sector
