Faut-il analyser un pétaoctet entier pour commencer ?
Non, et le modèle de déploiement part du principe que vous ne le ferez pas. L'analyse préliminaire des métadonnées permet de cartographier le patrimoine sans lire le contenu. L'échantillonnage intelligent offre une première évaluation du contenu de chaque source, tandis que les analyses complètes ciblent les éléments identifiés par l'échantillonnage. La profondeur de l'analyse est définie pour chaque source, ce qui garantit la mise à jour de l'inventaire au lieu de le reconstruire trimestriellement.
Comment savoir si la classification est correcte ?
Des tests externes et un flux de travail interne le confirment. Forrester a attribué à BigID la note maximale de 5/5 pour son optimisation visant à améliorer la précision et l'enrichissement des données pour la classification. Intuit a comparé 20 fournisseurs sur un ensemble de 40 000 enregistrements, et BigID a remporté la compétition avec une précision et un rappel pondérés de 96,51 % (TP3T). Au sein du produit, la supervision automatique permet à la classification de vérifier son propre travail, et les résultats sont transmis aux propriétaires des données, qui peuvent ainsi distinguer un faux positif d'un vrai positif.
Cela permet-il de localiser nos agents IA, ou seulement les données auxquelles ils accèdent ?
Les deux, et ce sont deux métiers différents. Les modèles et agents sont identifiés comme des ressources, autorisées ou non, avec l'identité sous laquelle chacun opère et les données auxquelles il a accès. Leur évolution est ensuite surveillée. Les données sont lues et classifiées au sein des pipelines RAG, des espaces de stockage vectoriels et des invites, ainsi que dans les espaces de stockage sous-jacents. Un seul inventaire centralise ces informations, permettant ainsi à un garde-fou d'IA et à une politique de données de décrire le même objet.
Permet-il de détecter les données réglementées telles que les informations personnelles identifiables (IPI) et est-il conforme au RGPD et aux autres réglementations ?
Oui. La même classification des données s'applique aux données personnelles, financières et de santé. Plus de 2 000 catégories pré-entraînées identifient les données personnelles et autres données réglementées dans des sources structurées et non structurées, et ce, dans les langues utilisées par votre entreprise (Forrester a attribué à BigID la note maximale de 5/5 pour la prise en charge des langues). Cet inventaire classifié constitue la base des programmes de protection de la vie privée et de conformité, notamment au RGPD, au CCPA, à l’HIPAA et à la norme PCI DSS. Automatisation de la confidentialité et de la conformité directement.
Quel est le lien entre la découverte et la classification des données et le DSPM ?
C'est sur ce fondement que repose le DSPM. La gestion de la posture de sécurité des données (DSPM) repose sur la connaissance des données existantes, de leur emplacement et de leur niveau de sensibilité. La découverte et la classification permettent d'établir cet inventaire. DSPM, gouvernance de l'accès, gestion du cycle de vie des donnéeset Gouvernance de l'IA Chaque travail part des mêmes conclusions.
