Prevenção contra perda de dados (DLP) Pode ser um componente crítico das estratégias modernas de segurança da informação, garantindo que as informações confidenciais permaneçam protegidas e seguras contra acesso não autorizado ou vazamentos. No entanto, o cenário de dados em rápida evolução apresenta inúmeros desafios na identificação e classificação eficazes de dados confidenciais. É aí que entra a BigID. Com uma solução de ponta que utiliza técnicas patenteadas de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), a BigID eleva as soluções tradicionais e legadas de DLP (Prevenção contra Perda de Dados) a um novo patamar. Níveis de precisão e eficiência sem precedentes.
As capacidades patenteadas de IA e ML da BigID funcionam perfeitamente para descobrir, classificar e rotular informações confidenciais em dados estruturados (incluindo Snowflake) e não estruturados (incluindo S3, etc.).e Office 365) – em data centers e na nuvem. Algumas das técnicas que nossos clientes usam para tornar o DLP mais inteligente e preciso incluem:
- Filtros de Bloom para Correspondência Exata de Valores em Grande Escala: Os filtros de Bloom são uma estrutura de dados que permite a correspondência exata de valores em grande escala. O BigID utiliza filtros de Bloom para identificar dados sensíveis de forma eficiente e precisa, mesmo em conjuntos de dados vastos, sem sacrificar o desempenho ou a velocidade.
- Gráfico para encontrar informações pessoais relevantes (PI e PII) em qualquer lugar.: A BigID utiliza tecnologia de grafos para analisar as relações entre elementos de dados e rastrear Informações Pessoais (IP) e Informações de Identificação Pessoal (IIP) em diversas fontes de dados. Essa abordagem abrangente garante que os dados sensíveis sejam identificados e protegidos, independentemente de onde estejam armazenados.
- Análise de agrupamentos para correspondência aproximada de dados semelhantes e duplicados: Os recursos de análise de cluster do BigID permitem a detecção de dados semelhantes e duplicados por meio de técnicas de correspondência aproximada. Esse recurso aprimora a prevenção contra perda de dados (DLP) ao identificar e classificar dados que, de outra forma, poderiam escapar dos métodos tradicionais.
- Aprendizado profundo para categorização de documentos:A BigID utiliza o poder dos algoritmos de aprendizado profundo para categorizar documentos automaticamente com base em seu conteúdo. Essa técnica avançada melhora significativamente a precisão da classificação de dados, garantindo que informações confidenciais sejam devidamente identificadas e protegidas.
- Aprendizado supervisionado para ajuste de correspondência de padrões estruturados: Para otimizar a classificação de dados estruturados, a BigID utiliza técnicas de aprendizado supervisionado. Ao ajustar algoritmos de correspondência de padrões, a solução da BigID se adapta a padrões de dados específicos, tornando a prevenção de perda de dados (DLP) mais precisa e eficaz.
Uma Nova Era do DLP
O BigID enriquece os resultados dos dados de DLP e fornece contexto adicional para as decisões de aplicação da lei, incluindo a capacidade de:
- Associar e correlacionar o contexto de identidade com resultados mistos de DLP
- Aproveite o reconhecimento de identidade do BigID para aprimorar as políticas de aplicação da lei por meio da rotulagem de arquivos.
- Atribua a Residência de Dados para sinalizar fluxos de dados transfronteiriços.
- Enriquecer os incidentes de DLP com informações adicionais sobre identidade, sensibilidade e contexto granular dos dados.
- Rotule os arquivos com metadados de identidade, residência ou atributos para permitir a aplicação de políticas.
As tecnologias patenteadas de IA e ML da BigID revolucionaram a forma como as organizações abordam a DLP (Prevenção contra Perda de Dados), oferecendo enriquecimento, precisão e eficiência no conhecimento e na proteção de seus dados sensíveis – tornando a DLP mais inteligente e eficaz do que nunca. Quer ver em ação? Solicite um orçamento. Demonstração individual com nossos especialistas em segurança. para saber mais.
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