O que é segurança de dados na nuvem?
A segurança de dados na nuvem é a prática de descobrir, classificar, monitorar, governar e proteger dados sensíveis em ambientes de nuvem, SaaS, híbridos e de IA. Ela ajuda as organizações a entender onde os dados sensíveis existem, quem pode acessá-los, como são usados e quais riscos exigem ação.
Por que a segurança de dados na nuvem é importante?
A segurança de dados na nuvem é importante porque dados sensíveis são distribuídos por infraestrutura de nuvem, aplicativos SaaS, plataformas de dados, sistemas de IA e ambientes híbridos. Sem visibilidade e controle contínuos, as organizações podem enfrentar acesso excessivo, exposição de dados, configurações incorretas, lacunas de conformidade e uso não autorizado.
Como a BigID descobre dados sensíveis na nuvem?
A BigID descobre e classifica continuamente dados sensíveis, regulamentados, pessoais, confidenciais e críticos para os negócios em ambientes estruturados, não estruturados, em nuvem, SaaS, híbridos, locais e de IA. Ela adiciona contexto, como propriedade, localização, acesso, atividade e políticas aplicáveis.
Quais ambientes de nuvem o BigID suporta?
A BigID oferece suporte à segurança de dados em infraestrutura de nuvem, aplicativos SaaS, data warehouses, bancos de dados, armazenamento de objetos, sistemas de arquivos, plataformas de colaboração, ambientes de desenvolvimento, sistemas de IA e ambientes de dados híbridos ou multicloud.
Como a BigID reduz o risco de dados na nuvem?
O BigID reduz o risco de dados na nuvem ao combinar informações como sensibilidade dos dados, permissões, identidade, propriedade, atividade, localização e contexto de negócios. As equipes de segurança podem priorizar exposições críticas e iniciar fluxos de trabalho para reduzir o acesso, corrigir configurações incorretas, proteger dados, atribuir propriedade e aplicar políticas.
Como a BigID oferece suporte à segurança de IA em ambientes de nuvem?
A BigID ajuda as organizações a descobrir ativos de IA, identificar dados sensíveis usados por modelos e agentes, mapear o acesso da IA a usuários e identidades não humanas, monitorar a exposição de dados, priorizar riscos de IA e aplicar governança em aplicativos, pipelines, prompts e fluxos de trabalho de IA.
