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Amazon Kinesis • Découverte en continu • Données en mouvement

Découvrir des données sensibles Navigation via Amazon Kinesis.

BigID se connecte de manière sécurisée aux flux de données Amazon Kinesis pour inspecter les charges utiles des messages et identifier les données sensibles, réglementées, financières, d'authentification, comportementales et propriétaires qui transitent par les pipelines de traitement en temps réel.

Étendez la sécurité, la confidentialité et la gouvernance au-delà des données au repos grâce à une inspection en flux continu évolutive, un échantillonnage configurable, une classification contextuelle et une visibilité sur l'ensemble des flux de travail d'analyse, d'IA, d'application et d'ingestion de lac de données.

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Couverture des données Amazon Kinesis

Comment BigID découvre-t-il les données sensibles ? dans Amazon Kinesis ?

BigID se connecte de manière sécurisée aux flux Amazon Kinesis et analyse le contenu des messages à mesure que les enregistrements transitent par les pipelines de traitement en temps réel. Il utilise la reconnaissance de formes, la classification par apprentissage automatique et l'analyse contextuelle pour identifier les données sensibles et étendre la gouvernance aux environnements de données en mouvement.

Inspection de la charge utile Analyser les enregistrements de flux et les charges utiles d'événements transitant par des pipelines en temps réel.
Classification sensible Détecter les informations personnelles, financières, d'identification, comportementales, réglementées et confidentielles.
Visibilité des pipelines Identifier les attributs sensibles entrant dans les flux de travail d'analyse, d'IA, d'apprentissage automatique et de lac de données.
Gouvernance en continu Étendre la surveillance de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité de l'entreprise aux données en transit.

Couverture sur Amazon Kinesis

Découvrez les données sensibles à travers Pipelines de diffusion en temps réel.

BigID aide les équipes à comprendre quelles informations sensibles circulent dans les flux d'événements, où elles sont acheminées et quels pipelines nécessitent des contrôles plus stricts en matière de confidentialité, de sécurité ou de gouvernance.

01

Enregistrements de streaming

Charges utiles des messages et des événements

Examinez les enregistrements transitant par les flux Kinesis afin d'identifier les attributs sensibles au sein des charges utiles opérationnelles, transactionnelles, applicatives et événementielles.

Visibilité dans

Contenu des messages, attributs des événements, identifiants, transactions, informations d'identification et informations confidentielles.

02

Informations sensibles

Données personnelles, financières et d'identification

Détecter les identifiants personnels, les informations de contact, les données de paiement, les éléments d'authentification, les analyses d'utilisation et les attributs sensibles définis sur mesure.

Visibilité dans

Données clients, informations financières, identifiants de compte, informations d'identification, données comportementales et documents réglementés.

03

Traitement en aval

Analyse, IA et ingestion de données issues de lacs de données

Identifier les données sensibles qui entrent dans les plateformes d'analyse, les pipelines d'apprentissage automatique, les flux de travail d'entraînement de l'IA, les services de personnalisation et les lacs de données cloud.

Visibilité dans

Chemins d'ingestion, traitement en aval, flux de données d'IA, exposition analytique et destinations du pipeline.

04

Gouvernance de la confidentialité

Identité et contexte de consentement

Corréler les données en flux continu avec les profils d'identité et le contexte politique afin de faciliter la surveillance de la confidentialité, l'harmonisation du consentement et la gouvernance des données réglementées.

Visibilité dans

Relations d'identité, circulation réglementée des données, harmonisation du consentement, couverture des politiques et risque de non-conformité.

L'avantage BigID pour Amazon Kinesis

Étendre l'intelligence des données à partir de Des données au repos aux données en mouvement.

BigID intègre la découverte, la classification, le contexte d'identité, la surveillance de la confidentialité et la gouvernance des données sensibles dans des architectures modernes axées sur les événements.

Intelligence des données en flux continu

Comprendre les données sensibles lors de leur transfert entre les systèmes.

BigID analyse les flux de données pour identifier les attributs sensibles, relier les événements au contexte de gouvernance et aider les équipes à maintenir une supervision des applications, des analyses, de l'IA et des pipelines d'ingestion dans le cloud.

Inspection de la charge utile en temps réel Analysez le contenu des messages et les attributs des événements à mesure que les enregistrements transitent par les pipelines Amazon Kinesis.
Classification par modèles et apprentissage automatique Détecter les catégories de données personnelles, financières, réglementées, d'identification, comportementales et personnalisées.
Gouvernance des données en mouvement Étendre la classification d'entreprise et la supervision des politiques au-delà des bases de données et du stockage aux architectures de flux continu.
Pipelines respectueux de la vie privée Identifier les données personnelles réglementées, corréler les événements aux identités et favoriser le consentement et l'alignement avec la politique de confidentialité.
Visibilité des risques en aval Comprendre les informations sensibles qui entrent dans les environnements d'analyse, d'apprentissage automatique, de formation d'IA et de lac de données.
Contexte de gouvernance unifié Intégrez les données de streaming aux flux de travail plus larges de sécurité, de confidentialité, de conformité et de gouvernance de l'entreprise.

Avantages techniques

Inspection en flux continu évolutive Conçu pour les pipelines à haut débit.

BigID prend en charge l'analyse des données sensibles dans des environnements en temps réel grâce à un échantillonnage configurable, un traitement distribué, une intégration légère et une inspection parallèle.

01

Inspection des données en continu

Analysez les charges utiles des messages et les enregistrements d'événements pour identifier les données sensibles circulant dans les pipelines de traitement en temps réel.

02

Classification par modèles et apprentissage automatique

Détecter les données personnelles, financières, d'authentification, réglementées et spécifiques à l'organisation à l'aide de modèles de classification et du contexte.

03

Échantillonnage configurable

Adapter la profondeur et la fréquence d'inspection au volume du flux, au débit, au cas d'utilisation et aux exigences de performance opérationnelle.

04

Traitement parallèle distribué

Prise en charge de l'inspection à grande échelle sur des flux de données à volume élevé grâce à l'analyse distribuée et au traitement parallèle des flux.

Protection des données en continu

Assurer la surveillance de la sécurité et de la confidentialité aux données en mouvement.

Identifiez les événements sensibles, détectez les informations réglementées entrant dans les pipelines d'analyse et d'IA et étendez l'intelligence des données gouvernées à travers Amazon Kinesis.

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Couverture des données Amazon Kinesis

Découverte et classification des données Amazon Kinesis Foire aux questions.

BigID prend-il en charge la découverte de données pour les flux Amazon Kinesis ?

Oui. BigID analyse les enregistrements en flux continu transitant par les pipelines Kinesis afin d'identifier les informations sensibles et réglementées au sein des flux d'événements.

Quels types de données sensibles BigID peut-il détecter dans les flux Kinesis ?

BigID détecte les données personnelles, les informations financières, les éléments d'authentification, les attributs d'analyse comportementale, les informations confidentielles et les catégories de données sensibles définies sur mesure.

BigID peut-il surveiller les données qui alimentent les pipelines d'analyse ?

Oui. BigID permet aux organisations d'identifier les attributs sensibles qui alimentent les plateformes d'analyse, les pipelines d'apprentissage automatique, les flux de travail d'IA et les lacs de données grâce à l'ingestion en flux continu.

BigID a-t-il un impact sur les performances de streaming ?

BigID prend en charge l'échantillonnage configurable, l'analyse distribuée, l'intégration légère basée sur une API et les méthodes d'inspection parallèles conçues pour s'aligner sur les environnements de flux à haut débit.

Comment BigID contribue-t-il à la conformité dans les environnements de streaming ?

BigID offre une visibilité sur les données personnelles réglementées circulant dans les architectures de flux de données, aidant ainsi les organisations à soutenir la gouvernance de la confidentialité, la supervision des politiques, l'alignement du consentement et les programmes de conformité.

Amazon Kinesis Data Intelligence

Rendre visibles les données sensibles vers les pipelines de streaming.

Découvrez les informations réglementées et à haut risque qui transitent par Amazon Kinesis, comprenez leur destination et étendez la confidentialité, la sécurité et la gouvernance aux architectures en temps réel.

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