¿Qué implica la IA de clase Mythos para la seguridad de los datos?
Acorta el tiempo que transcurre entre que un atacante encuentra una forma de entrar y accede a los datos que contiene. Cuando la IA puede descubrir y explotar vulnerabilidades en horas en lugar de semanas, lo que más importa es lo que hay detrás de la explotación: qué datos son sensibles, quién y qué puede acceder a ellos y cuántos de ellos ya no necesitan existir. BigID construye esa resiliencia en el entorno de datos, a través de descubrimiento y clasificación de datos, gobernanza del accesoy gestión del ciclo de vida.
¿Cómo reduce BigID la superficie de ataque?
Encuentra datos que nadie necesita y los elimina de forma responsable. BigID detecta datos duplicados, redundantes, obsoletos y sin usar a partir de la actividad de acceso real, presenta cada hallazgo al propietario del negocio, quien puede confirmarlo, y luego lo aísla, lo marca como obsoleto, lo archiva o lo elimina, previa verificación de la retención y la suspensión legal. Minimización de datos no estructurados abarca el programa general.
¿Cómo encuentra BigID secretos y credenciales?
Busca en todos los sitios donde terminan las credenciales. BigID utiliza IA para cuentas de servicio, contraseñas privilegiadas, claves API, tokens, certificados y cadenas de conexión en código, Slack, Teams, archivos, registros, tickets y wikis, le permite refinar lo que cuenta como secreto para su entorno, correlaciona credenciales reutilizadas en diferentes sistemas y devuelve los hallazgos al administrador de secretos o bóveda que ya utiliza. Amplía gestión de la postura de seguridad de datos a las identidades y secretos en los que confían los agentes.
¿Qué lugar ocupa esto junto con nuestra infraestructura de red y de punto final cuando la IA puede encontrar y explotar vulnerabilidades en cuestión de horas?
Debajo de ella, como capa de datos sobre la que actúan esos controles. Las herramientas de detección, de red y de endpoints responden a la pregunta de qué está sucediendo. BigID responde a la pregunta de qué hay detrás de la vulnerabilidad: qué datos afectó realmente el evento, qué valor tiene para la empresa, quién y qué tuvo acceso a ellos y si se estaban aplicando las políticas. Esta es la base de un programa de resiliencia, una notificación regulatoria y una reunión informativa con la junta directiva, y debe existir antes del incidente, no durante el mismo.
¿La IA de clase Mythos cambia las funciones que deben cumplir nuestras herramientas de DLP y de gestión de secretos?
Esto aumenta el valor del contexto en el que actúan, y BigID lo proporciona. BigID funciona con las herramientas DLP que ya utiliza, correlacionando las infracciones con el tipo de datos, quién puede acceder a ellos y su nivel de confidencialidad. De esta forma, los equipos trabajan en una cola priorizada con orientación para la corrección. Si desea una aplicación más cercana a los datos, la solución DLP de BigID, que tiene en cuenta el contexto, aplica políticas basadas en la confidencialidad, el tipo de datos y la finalidad del negocio. En el caso de los secretos, encuentra las credenciales que su bóveda no registra en el código, el chat, los registros y los manuales de procedimientos antiguos, y las devuelve a la bóveda donde se realiza la rotación.
¿Con qué rapidez podremos ver nuestra propia propiedad?
Un análisis gratuito de dos semanas realizado con sus datos reales. La evaluación no requiere agentes y es nativa de la nube, por lo que no es necesario implementar nada en las fuentes. Genera un informe listo para la dirección que identifica los datos y la IA de alto riesgo en sus entornos de nube, con recomendaciones para los siguientes pasos. Los equipos suelen utilizarla para dimensionar el problema antes de abordar cualquier cuestión de mayor envergadura.
