A segurança da IA depende dos dados com os quais é treinada. Mas a maioria das organizações ainda depende de conjuntos de dados brutos e não filtrados, repletos de informações sensíveis, pessoais ou regulamentadas. Esses dados, uma vez inseridos em um modelo, podem levar à injeção imediata, vazamentos, acesso não autorizado e grandes riscos de conformidade.
O BigID está mudando isso.
Estamos entusiasmados em apresentar Limpeza de dados para IA, um novo e poderoso recurso que ajuda as organizações remova conteúdo de alto risco dos conjuntos de dados de IA antes que se torne um problema. Com este lançamento, o BigID oferece às equipes de segurança e governança uma maneira de redigir ou tokenizar dados confidenciais em fontes estruturadas e não estruturadas, ajudando equipes a construir.
O Desafio: Pipelines de IA São Pipelines de Risco
As empresas estão escalando a GenAI em toda a empresa, mas a maioria ainda não possui barreiras de segurança quanto aos dados que fluem para os modelos. Isso cria um ponto cego: quando dados confidenciais entram em um prompt, um copiloto ou um conjunto de treinamento, é quase impossível contê-los.
As equipes de segurança precisam de uma maneira de limpar esses dados antes que eles cheguem ao modelo.
Até agora, isso tem sido manual, inconsistente e não confiável.
Resposta da BigID: limpe os dados antes que a IA os toque
A Limpeza de Dados para IA resolve esse problema oferecendo às equipes uma maneira escalável de pré-processar conjuntos de dados com governança integrada.
- Automaticamente detectar e classificar dados pessoais, sensíveis ou regulamentados
- Escolha para redigir ou tokenizar o conteúdo—preservando a utilidade sem expor ao risco
- Aplique limpeza a dados estruturados e não estruturados: e-mails, PDFs, documentos e muito mais
- Aplicar a política na fonte, antes que os dados entrem em seus pipelines de LLM
O resultado? Conjuntos de dados mais limpos, menor risco e mais fortes Postura de segurança da IA.
Benefícios do mundo real
- Evite vazamento de dados: Impeça que informações pessoais e confidenciais sejam incorporadas em saídas de IA.
- Proteja-se contra injeção imediata: Minimize o risco de injeção limpando prompts e arquivos de origem.
- Mantenha o contexto, não o risco: A tokenização preserva a estrutura para que os modelos ainda aprendam de forma eficaz.
- Governar dados não estruturados: Limpe os dados além dos bancos de dados, onde a maior parte do conteúdo confidencial realmente reside.
- Acelere o uso da IA com confiança: Dê às equipes de IA acesso mais rápido a conjuntos de dados aprovados e confiáveis.
Por que isso importa
A IA está evoluindo rapidamente, mas a segurança, a privacidade e a conformidade não podem ficar para trás.
Limpeza de dados para IA faz parte do projeto mais amplo da BigID Pipeline de dados seguro, ajudando as organizações a obter controle sobre quais dados são descobertos, rotulados e usados no GenAI. É assim que as empresas passam do risco cego para governança proativa—sem bloquear a inovação.
Veja em ação
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