How do we find our crown jewel data, and keep that answer current?

BigID continuously discovers and classifies sensitive data across cloud, on-prem, SaaS, unstructured repositories, and AI ecosystems, reading data directly rather than inferring from metadata. Findings correlate sensitivity, identity, location, and business value, so the findings name which assets carry the highest business impact if exposed. New and modified data is reassessed as it changes rather than on a quarterly calendar.

What sensitive data can our AI systems and agents reach?

BigID maps sensitive data exposure across every AI pipeline, RAG architecture, copilot, and autonomous agent, identifies which models can reach regulated information, flags ungoverned inputs before they enter model context, discovers unsanctioned shadow AI and MCP-exposed data, and tracks third-party AI tool risk alongside internal deployments.

How do we govern who and what can access sensitive data?

BigID provides fine grained permission and entitlement analysis across users, service accounts, and AI systems, agentic access controls evaluated against intended use and permission scope, access review and attestation on a cadence, revocation of policy violating access, context-aware DLP based on sensitivity and business purpose, and detection of unusual downloads or cross border sharing.

How do we find credentials sitting in code, logs, and chat?

BigID uses out of the box AI to find service accounts, privileged passwords, API keys, tokens, certificates, and connection strings across code, Slack, Teams, files, logs, tickets, and wikis. Scope is reviewed and refined to your environment, findings are checked by agentic supervision, remediation runs end to end, and results hand off to the secrets manager you already use.

How do we reduce the amount of data we have to protect?

BigID finds duplicate, near duplicate, redundant, obsolete, and unused data across every connected source, identifies stale data from real access activity, and flags out of retention records against the regulation that applies. Business owners confirm findings, then data is sandboxed, tombstoned, archived, or deleted with legal hold and retention checked first and an audit trail on every action.

How do we show the board and regulators how data and AI are governed?

BigID runs DSPM and AISPM on a single platform on one set of findings, with continuous exposure monitoring, risk-based prioritization of critical assets, automated remediation workflows, and audit-ready reporting that reflects current posture. It also supports AI regulatory and control compliance including the EU AI Act and the NIST AI Risk Management Framework.

What does Mythos-class AI mean for data security?

It shortens the time between an attacker finding a way in and reaching the data behind it. When AI can discover and exploit weaknesses in hours rather than weeks, what matters most is what sits behind the exploit: which data is sensitive, who and what can reach it, and how much of it no longer needs to exist. BigID builds that resilience in the data estate, through data discovery and classification, access governance, and lifecycle management.

How does BigID reduce the attack surface?

It finds data nobody needs and removes it responsibly. BigID detects duplicate, redundant, obsolete, and unused data from real access activity, puts each finding in front of the business owner who can confirm it, and then sandboxes, tombstones, archives, or deletes it with retention and legal hold checked first. Unstructured data minimization covers the wider program.

How does BigID find secrets and credentials?

It looks everywhere credentials actually end up. BigID uses AI for service accounts, privileged passwords, API keys, tokens, certificates, and connection strings across code, Slack, Teams, files, logs, tickets, and wikis, lets you refine what counts as a secret for your environment, correlates reused credentials across systems, and hands findings back to the vault or secrets manager you already run. It extends data security posture management to the identities and secrets agents rely on.

Where does this sit alongside our endpoint and network stack when AI can find and exploit weaknesses in hours?

Underneath it, as the data layer those controls act on. Endpoint, network, and detection tools answer what is happening. BigID answers what is behind the exploit: which data an event actually touched, what it is worth to the business, who and what had access to it, and whether policy was being enforced. That is the layer a resilience program, a regulatory notification, and a board briefing all draw on, and it has to exist before the incident rather than be assembled during one.

Does Mythos-class AI change what our DLP and secrets tools need to do?

It raises the value of the context they act on, and BigID supplies it. BigID works with the DLP tools you already run, correlating violations against what the data is, who can reach it, and how sensitive it is, so teams work a prioritized queue with remediation guidance. Where you want enforcement closer to the data, BigID's own context-aware DLP applies policy based on sensitivity, data type, and business purpose. For secrets, it finds the credentials your vault has no record of, in code, chat, logs, and old runbooks, and hands them back to the vault where rotation happens.

How quickly can we see our own estate?

BigID offers a complimentary two week risk assessment on real data. It is agentless and cloud native, so nothing is deployed on the sources, and it returns an executive-ready report identifying high-risk data and AI across cloud environments with next-step recommendations.

Central de Soluções: gerencie o risco da IA a partir dos dados que sua IA pode alcançar.

Resiliência de dados e IA na era dos Mitos

A BigID oferece às equipes de segurança, privacidade e conformidade uma visão atualizada e contextualizada do ambiente de dados e dos controles para agir sobre ele. Dados confidenciais são descobertos e classificados em nuvem, infraestrutura local, SaaS e fontes não estruturadas. Cada pipeline de IA, copiloto e agente é mapeado para os dados sensíveis que pode acessar. DSPM e AISPM em uma única plataforma, com governança de acesso, DLP contextual e retenção e exclusão automatizadas, reduzindo continuamente a superfície de ataque. As organizações que já sabem o que possuem, quanto vale e como é governado são as que permanecem resilientes à medida que a capacidade da Mythos se expande para o mercado.

Faça um tour Veja as funcionalidades

The Forrester Wave™, 2º trimestre de 2026

Pontuação máxima possível em 11 critérios.

Líder na categoria de Descoberta e Classificação de Dados Sensíveis, uma das três entre os dez fornecedores avaliados.

Desafio de classificação da Intuit

Classificado em 1º lugar (#1) entre 20 fornecedores.

Precisão e recall ponderados de 96,5% em um conjunto de dados de 40.000 registros, avaliados pela própria equipe de segurança da Intuit.

Avaliação de risco gratuita

Um relatório pronto para apresentação à diretoria em duas semanas.

Sem agentes e com seus dados reais, desde a conexão da sua primeira fonte até a visualização dos seus dados de alto risco e IA.

O que o BigID faz aqui

Controle seus dados e todos os sistemas de IA com os mesmos comandos.

Claude Mythos reduziu o tempo de descoberta de exploits de semanas para horas e, em suas primeiras semanas de implantação restrita por meio do Projeto Glasswing, identificou mais de 10.000 vulnerabilidades de alta ou crítica gravidade nos softwares mais importantes do mundo. O que um atacante com inteligência artificial encontra por trás de um exploit é o que a BigID transforma: décadas de dados sensíveis acumulados, espalhados por nuvem, SaaS, sistemas locais, data lakes e plataformas de colaboração, a maior parte deles sem governança, sem classificação e invisível para as equipes responsáveis por protegê-los. A resiliência contra isso é construída no ambiente de dados, muito antes de um incidente.

Saiba o que você tem em mãos.

Descoberta e classificação contínuas Em nuvem, infraestrutura local, SaaS, repositórios não estruturados e ecossistemas de IA, correlacionando sensibilidade, identidade, localização e valor comercial para que os ativos de maior impacto sejam nomeados em vez de presumidos. Isso se baseia em descoberta e classificação de dados e Governança de IA.

Governar como a IA chega até ela.

Cada pipeline, arquitetura RAG, copiloto e agente mapeado para os dados sensíveis ao seu alcance, com entradas não controladas sinalizadas antes de entrarem no contexto do modelo e IA de terceiros rastreada juntamente com implantações internas.

Aja considerando o contexto empresarial, bem como a identidade.

Controles que avaliam por que os dados estão sendo acessados, Aplicar políticas com base na sensibilidade, na finalidade comercial e no risco, e, em seguida, remediar, reter e excluir dados para reduzir continuamente a exposição.

Veja o que o BigID pode fazer

Veja como funciona

Risco do Mito: Encontre os dados expostos antes que a IA o faça.

Identificar os dados sensíveis que um atacante autônomo acessaria primeiro e reduzir a exposição antes que qualquer coisa comece a procurá-los.

Demonstração

Assista a seguir

Prefere clicar e navegar por ele você mesmo?

Localize dados sensíveis, veja quem e o que pode acessá-los e detecte atividades de risco assim que acontecerem.

Faça um tour

Um único sistema de registro para o conjunto de dados e os controles para agir sobre ele.

O BigID conecta as fontes, lê os dados diretamente em vez de inferi-los a partir de metadados e mantém um único registro que reúne informações de sensibilidade, identidade, localização e valor comercial. Descoberta, risco, governança e aplicação são executados com base nesse mesmo registro, o que permite que uma questão de postura seja respondida no mesmo dia em que é feita, em vez de ser elaborada durante um incidente.

O inventário está atualizado., Assim, uma questão de exposição é respondida com o que é verdade hoje, incluindo tudo o que foi criado ou copiado desde a última revisão.

Uma nova superfície de IA chega sob controle, Com os dados que cada pipeline, copiloto e agente pode acessar, mapeados no momento da implantação, em vez de descobertos posteriormente.

O relatório já existe., Assim, qualquer pergunta do conselho ou órgão regulador sobre o que foi exposto e como isso foi gerenciado tem uma resposta documentada.

As fontes se conectam sem intermediários, e o BigID lê os dados diretamente, em vez de inferi-los a partir de metadados. É isso que permite que um único registro contenha informações de sensibilidade, identidade, localização e valor comercial. Tudo o que ocorre posteriormente é executado com base nesse registro único: classificação, avaliação de riscos no contexto de negócios, governança de acesso entre pessoas e sistemas de IA, e os controles que aplicam políticas e descartam o que não é mais necessário. O resultado é um conjunto nomeado de dados essenciais, superfícies de IA governadas na implantação, uma superfície de ataque que diminui continuamente e relatórios de postura prontos quando solicitados.

Comece aqui

Vá direto ao risco que você está fechando primeiro.

Onde estão nossas joias da coroa, e quão atualizada é essa resposta? Descoberta e classificação contínuas em nuvem, infraestrutura local, SaaS, repositórios não estruturados e ecossistemas de IA, com contexto de negócios associado e reavaliação de dados novos ou alterados conforme as mudanças ocorrem. Descoberta da joia da coroa → Que dados sensíveis a nossa IA está realmente a aceder? Cada pipeline, arquitetura RAG, copiloto e agente mapeado aos dados ao seu alcance, entradas não governadas sinalizadas antes de entrarem no contexto do modelo e IA paralela revelada juntamente com ferramentas autorizadas. IA e risco do agente → Quem ou o quê pode ter acesso a esses dados, e saberíamos se eles mudassem? Análise de direitos entre usuários, contas de serviço e sistemas de IA, atestação em uma cadência específica, controles de acesso baseados em agentes e definidos para o uso pretendido, e revogação que é executada na origem. Governança de acesso a dados → Existem credenciais armazenadas em nosso código, registros e chat? Inteligência artificial pronta para uso para contas de serviço, senhas privilegiadas, chaves de API e tokens, em código, Slack, Teams, arquivos e logs, com escopo controlado por você e correção de ponta a ponta. Segurança de segredos → De quanto daquilo que estamos protegendo já não precisamos? Dados duplicados, redundantes, obsoletos e não utilizados encontrados em diversas fontes, confirmados pelo proprietário, são então colocados em sandbox, removidos, arquivados ou excluídos, após verificação prévia da retenção e do bloqueio legal. Redução da superfície de ataque → Podemos mostrar ao conselho e aos nossos reguladores como isso é administrado? DSPM e AISPM em uma única plataforma, priorização de ativos críticos com base no risco, fluxos de trabalho de remediação automatizados e relatórios prontos para auditoria que refletem a situação atual. Postura e relatórios →

Capacidades

Das joias da coroa aos controles obrigatórios, veja o que a BigID implementa.

A BigID implementa a descoberta do que é mais importante, a governança do alcance da sua IA, o controle sobre quem e o que tem acesso a ela, o fechamento de caminhos de credenciais, o descarte do que não é mais necessário e a geração de relatórios atualizados o suficiente para dar conta de tudo isso.

descoberta de joia da coroa

A resiliência começa com o conhecimento do que é mais importante. O BigID lê os dados diretamente, em vez de inferir a partir de metadados, correlacionando sensibilidade, identidade, localização e valor comercial. O resultado é uma lista nomeada dos ativos que teriam o maior impacto nos negócios caso fossem expostos.

Descoberta e classificação contínuas em nuvem, infraestrutura local, SaaS, repositórios não estruturados e ecossistemas de IA.
Mais de 100 fontes e centenas de formatos de arquivo, sem necessidade de agente, sem nada instalado nas próprias fontes.
Informações pessoais identificáveis (PII), credenciais, código-fonte, registros regulamentados e dados de treinamento de modelos foram identificados como classes distintas.
Dados obscuros vieram à tona a partir de sistemas que ninguém revisava há anos.
Mais de 2.000 categorias pré-treinadas, além de classificação baseada em prompts para os tipos de dados específicos do seu negócio.
Reavaliação baseada em alterações, de forma que os dados novos e modificados sejam reavaliados conforme ocorrem as mudanças, em vez de seguirem um calendário trimestral.
Cada descoberta está atrelada ao contexto empresarial, de modo que um resultado carrega impacto e também sensibilidade.
Classificado em #1 na classificação de dados pela Intuit, com precisão e recall ponderados de 96,5%.

IA e gestão de riscos de agentes

A maioria das organizações está implementando IA mais rapidamente do que a governando. O BigID mapeia a exposição de dados sensíveis em todos os pipelines, arquitetura RAG, copiloto e agente autônomo, de modo que uma nova superfície de IA chega com seu alcance de dados já conhecido e governado desde o início.

Mapear quais dados sensíveis são expostos a cada sistema, modelo e agente de IA.
Identifique quais modelos podem acessar informações regulamentadas antes que um órgão regulador o faça.
Sinalize entradas não regulamentadas antes que elas entrem no contexto do modelo.
Descubra modelos não autorizados e IA paralela, incluindo o uso não autorizado de dados sensíveis.
Identificar dados de IA expostos a MCP em todo o ambiente.
Monitore os riscos das ferramentas de IA de terceiros em conjunto com as implementações internas.
Descubra agentes internos e externos e gerencie seus privilégios como qualquer outra identidade.
Inferir a intenção do agente a partir da configuração e do comportamento, para alertar precocemente sobre uma configuração que está indo na direção errada.
Detectar acessos anômalos de agentes em relação a uma linha de base construída a partir da própria atividade desse agente.

Governança de acesso a dados

À medida que os agentes se tornam mais autônomos, a transição da segurança centrada na identidade para a segurança centrada nos dados deixa de ser opcional. O BigID controla o acesso com base no tipo de dados e na finalidade do acesso, aplicando a mesma revisão, atestação e fiscalização a funcionários e sistemas de IA em uma única plataforma.

Análise detalhada de permissões e direitos de acesso em usuários, contas de serviço e sistemas de IA.
Controles de acesso agéticos para fluxos de trabalho autônomos, avaliados em relação ao uso pretendido e ao escopo de permissão.
A revisão e a certificação de acesso são realizadas periodicamente, de modo que permissões excessivas sejam detectadas antes que ocorra um incidente.
Acessos que violam as políticas são monitorados, com revogação executada contra a fonte.
DLP contextual que leva em consideração a sensibilidade, o tipo de dados e a finalidade comercial.
Privilégios de acesso preservados para funcionários que interagem com copilotos e agentes.
O compartilhamento de dados sensíveis com copilotos e agentes é sinalizado, com diretrizes definidas para avisos e alertas em caso de violações.
Volumes de download incomuns e compartilhamento de dados transfronteiriços foram sinalizados em relação a uma linha de base comportamental real.

Segurança secreta

Credenciais deixadas em código, logs e chats são o caminho mais barato de um sistema para outro, tanto para um atacante autônomo quanto para um humano. Encontrá-las, restringi-las ao seu ambiente e corrigi-las fecha esses caminhos antecipadamente e mantém o cofre que você já utiliza preciso.

Inteligência artificial pronta para uso para diversos tipos de credenciais: contas de serviço, senhas privilegiadas, chaves de API, tokens, certificados e strings de conexão.
Cobertura em todos os locais onde as credenciais são armazenadas, incluindo código, Slack, Teams, arquivos, logs, tickets e wikis.
Revise e refine o que é considerado um segredo, para que o escopo corresponda ao seu ambiente em vez de uma lista genérica de padrões.
Supervisão ativa na descoberta, de modo que as descobertas sejam verificadas quanto à precisão antes de chegarem a uma fila.
Credenciais duplicadas e reutilizadas correlacionadas entre sistemas, visto que a reutilização é o que transforma uma descoberta em um caminho.
Remediação completa de ponta a ponta, incluindo automação completa de agentes.
Transfira para o cofre ou gerenciador de segredos que você já utiliza, para que as descobertas sejam registradas onde ocorre a rotação.

Redução da superfície de ataque

Cada registro duplicado, obsoleto e não utilizado é mais um item a ser protegido, mais um item a ser relatado e mais um item a ser perdido. O BigID o encontra, o apresenta ao proprietário para que ele possa confirmá-lo e o descarta de forma responsável, reduzindo a exposição e os custos de armazenamento simultaneamente.

Arquivos idênticos, quase idênticos e semelhantes foram encontrados em todas as fontes conectadas.
Detecção de dados redundantes, obsoletos e triviais em todas as fontes conectadas.
Dados obsoletos e não utilizados foram identificados a partir da atividade de acesso real, e não apenas com base nos registros de data e hora dos arquivos.
Dados fora do período de retenção e dados fora da política sinalizados em desacordo com a regulamentação aplicável.
Revisão delegada, para que o proprietário da empresa confirme uma constatação antes de qualquer alteração.
Sandboxing e tombstoning, para que os dados sejam acessados antes que uma decisão de exclusão seja final.
Retenção e exclusão automatizadas que reduzem continuamente a superfície de ataque.
Primeiramente, verificamos os requisitos legais de retenção e pendências, mantendo um registro completo de auditoria para cada destinação.

Postura, elaboração de relatórios e preparação para auditorias

Quando o conselho ou um órgão regulador perguntar o que foi exposto e como foi gerenciado, a resposta já deve estar documentada. O DSPM e o AISPM operam em uma única plataforma, com priorização baseada em risco e relatórios que refletem a situação atual, em vez de um retrato do trimestre anterior.

DSPM e AISPM em uma única plataforma, com base em um único conjunto de conclusões.
Monitoramento contínuo da exposição em todos os ambientes onde dados sensíveis são armazenados.
Priorização baseada em risco, para que as equipes trabalhem primeiro nos ativos que geram impacto real nos negócios.
Fluxos de trabalho de remediação automatizados vinculados à descoberta que os desencadeou.
Relatórios prontos para auditoria sobre a situação atual, tanto para o conselho de administração quanto para o órgão regulador.
Conformidade com regulamentações e controles de IA, incluindo a Lei de IA da UE e a Estrutura de Gerenciamento de Riscos de IA do NIST.
Painéis personalizáveis, com ETL para S3, BigQuery, Snowflake e Databricks.
Relatórios gerados por meio do Power BI, Looker e Tableau, além de relatórios personalizados criados no Claude, Copilot e GPT.

casos de uso de IA em segurança

Onde as equipes colocam isso em prática em toda a área de IA.

O mesmo inventário e os mesmos controles abrangem todo o escopo do risco de IA, desde as ferramentas que ninguém aprovou até os dados usados para treinar e fundamentar os modelos que você criou.

IA Sombra

Modelos não autorizados descobertos, uso não autorizado de dados sensíveis por modelos encontrado, usuários e fornecedores não autorizados identificados e dados de IA expostos ao MCP identificados.

Segurança e governança da IA

Gestão da postura de segurança da IA e avaliação de riscos da IA, controles de acesso e segurança de agentes, e conformidade com a Lei de IA da UE e a estrutura de IA do NIST.

Segurança imediata de IA

Compartilhamento de dados com copilotos e agentes monitorado, compartilhamento de informações sensíveis sinalizado, diretrizes definidas e violações alertadas, privilégios de acesso dos funcionários preservados e rotulagem aplicada ao Copiloto.

Preparação segura de dados de IA

Descoberta e classificação por risco e contexto de negócios, um catálogo pesquisável de dados de IA de geração para curadoria de conjuntos de treinamento e uma auditoria de quais dados foram usados em qual modelo.

Segurança de acesso do agente

Identificação e descoberta de agentes, governança de permissões de acesso e monitoramento de atividades com rastreamento e rastreabilidade de dados.

Onde ele corre

Uma plataforma que abrange todos os locais onde se acumulam dados sensíveis.

A mesma descoberta, a mesma classificação e os mesmos controles são aplicados a todas as famílias abaixo, sem agentes, sem nada instalado nas próprias fontes. Mais de 100 fontes em nuvem, locais, SaaS e não estruturadas são retornadas como um único sistema de registro, em vez de vários inventários desconectados.

Nuvem pública

AWS, Azure e Google Cloud, incluindo armazenamento de objetos até o nível do bucket e do prefixo.

SaaS e colaboração

Microsoft 365, Google Workspace, Box, Dropbox, Slack e Teams são as plataformas onde a maioria das cópias e dos links de compartilhamento abertos estão localizados.

Desenvolvimento, código e pipelines

Repositórios, logs de CI, artefatos de compilação e dados em movimento, com o SDK incorporável para classificação dentro de seus próprios aplicativos.

Centro de dados e mainframe

SMB, NFS, CIFS e NetApp, além de ambientes mainframe e compartilhamentos legados anteriores à equipe atual.

Armazéns, BI e sistemas de negócios

Snowflake, Databricks e BigQuery, juntamente com plataformas de marketing, gerenciamento de conteúdo e BI, possuem suas próprias versões.

Modelos e agentes de IA

Tanto os autorizados quanto os clandestinos, cada um opera sob sua própria identidade, tem os dados ao seu alcance e os pipelines RAG e repositórios de vetores por trás deles.

Validação por terceiros

As pontuações e os parâmetros que sustentam as afirmações desta página.

The Forrester Wave™, 2º trimestre de 2026

“O BigID foi projetado para alto desempenho e escalabilidade de petabytes.”

The Forrester Wave™: Soluções de Descoberta e Classificação de Dados Sensíveis, 2º trimestre de 2026

Nomeada Líder, uma das três entre os dez fornecedores avaliados com base em 25 critérios.
Reconhecida por sua excelência na descoberta de dados em fontes na nuvem e locais, incluindo ambientes mainframe, e por sua combinação de técnicas de classificação, enriquecimento e otimização, abrangendo casos de uso que vão desde conformidade e governança da informação até segurança e governança de IA.

Pontuação máxima possível, oferta atual

5/5Cobertura da fonte de dados em nuvem
5/5Cobertura de fontes de dados locais
5/5Enriquecimento para classificação
5/5Suporte linguístico
5/5Ajustes para melhorar a precisão
5/5Integrações
5/5Compromissos de segurança desde a concepção

Estratégia para obter a pontuação mais alta possível

5/5Inovação
5/5Roteiro
5/5Ecossistema de parceiros
5/5Adoção

Leia o relatório Forrester Wave →

Comparação direta de desempenho

A Intuit submeteu 20 fornecedores dos EUA e de Israel a um desafio de classificação, avaliado por sua própria equipe de segurança.
O conjunto de teste era um conjunto de dados sintéticos com mais de 40.000 registros, metade para treinamento e metade para avaliação.
A avaliação abrangeu precisão e revocação em todos os tipos de dados, além de uma avaliação global entre rótulos.
A BigID venceu, com precisão e recall ponderados de 96,5%.

“A tecnologia da BigID demonstrou capacidades impressionantes na classificação precisa de dados em grande escala.”

Gleb Keselman, Diretor de Engenharia de Software de Segurança da Intuit

Leia como o desafio foi realizado →

Em todo o restante do campo de analistas.

Frost & Sullivan elege a Empresa do Ano de 2025 em Governança de IA
Líder em todas as pesquisas sobre DSPM, incluindo o Omdia DSPM Universe, CB Insights for DSPM, TAG, GigaOm e Frost & Sullivan.
Líder em quatro avaliações da GigaOm: DSPM, Plataformas de Segurança de Dados, Gestão de Dados Não Estruturados e Governança de Acesso a Dados.
Líder em todas as avaliações de Gestão de Privacidade, incluindo o Forrester Privacy Management Wave e o IDC Privacy Compliance MarketScape.
Nomeada nos Guias de Mercado da Gartner de 2025 para DLP e para AI TRiSM, e representada mais de 30 vezes nos Ciclos de Hype da Gartner de 2025 para Segurança, Privacidade e AISPM.

E das equipes que o administram

“O BigID me proporciona maior visibilidade de dados sensíveis, ajuda a priorizar as proteções de segurança, reduz a superfície de ataque, fortalece a conformidade e aumenta a eficiência operacional em geral, sendo um pilar estratégico da nossa Transformação de Cibersegurança com foco em IA.”

CISO, empresa global de saúde

“A BigID foi a única solução que fez isso da maneira mais eficiente e sofisticada, e que apresentou mais casos de uso que poderíamos adicionar no futuro.”

Diretor de Privacidade de uma empresa global de telecomunicações, falando sobre a automatização da gestão de dados para alguns milhões de clientes em diversos sistemas.

A Fiserv utiliza o BigID como uma plataforma única de inteligência de dados e controle de políticas em toda a rede que adquiriu.

História de cliente

Leia a história da Fiserv →

Perguntas frequentes

Respostas sobre IA de classe Mythos e seus dados

O que significa IA de classe Mythos para a segurança de dados?

Isso reduz o tempo entre um invasor encontrar uma brecha e acessar os dados subjacentes. Quando a IA consegue descobrir e explorar vulnerabilidades em horas em vez de semanas, o que mais importa é o que está por trás da exploração: quais dados são sensíveis, quem e o que pode acessá-los e quanto deles não precisa mais existir. A BigID constrói essa resiliência no ambiente de dados, por meio de descoberta e classificação de dados, governança de acesso, e gerenciamento do ciclo de vida.

Como o BigID reduz a superfície de ataque?

Ele encontra dados que ninguém precisa e os remove de forma responsável. O BigID detecta dados duplicados, redundantes, obsoletos e não utilizados a partir de atividades de acesso reais, apresenta cada descoberta ao responsável pela empresa, que pode confirmá-la, e então coloca os dados em sandbox, os remove automaticamente, os arquiva ou os exclui, verificando previamente os critérios de retenção e bloqueio legal. Minimização de dados não estruturados Abrange o programa em geral.

Como o BigID encontra segredos e credenciais?

Ele verifica todos os locais onde as credenciais realmente acabam. O BigID utiliza IA para contas de serviço, senhas privilegiadas, chaves de API, tokens, certificados e strings de conexão em código, Slack, Teams, arquivos, logs, tickets e wikis, permitindo refinar o que é considerado um segredo para o seu ambiente, correlacionar credenciais reutilizadas em diferentes sistemas e enviar as descobertas de volta para o cofre ou gerenciador de segredos que você já utiliza. Ele amplia... gerenciamento da postura de segurança de dados às identidades e segredos em que os agentes confiam.

Onde isso se encaixa em relação à nossa infraestrutura de endpoints e redes quando a IA consegue encontrar e explorar vulnerabilidades em questão de horas?

Abaixo disso, encontra-se a camada de dados sobre a qual esses controles atuam. Ferramentas de endpoint, rede e detecção respondem à pergunta "O que está acontecendo?". O BigID responde à pergunta "O que está por trás da exploração?": quais dados foram de fato afetados por um evento, qual o seu valor para a empresa, quem e o que teve acesso a eles e se as políticas estavam sendo aplicadas. Essa é a camada que serve de base para um programa de resiliência, uma notificação regulatória e um briefing para o conselho, e ela precisa existir antes do incidente, em vez de ser montada durante ele.

Será que a IA do tipo Mythos altera a função que nossas ferramentas de DLP e de proteção de segredos precisam desempenhar?

Isso aumenta o valor do contexto em que atuam, e o BigID o fornece. O BigID funciona com as ferramentas DLP que você já utiliza, correlacionando violações com o tipo de dados, quem pode acessá-los e o nível de sensibilidade, permitindo que as equipes trabalhem em uma fila priorizada com orientações para correção. Quando você deseja uma aplicação de políticas mais próxima dos dados, o DLP contextualizado do BigID aplica políticas com base na sensibilidade, tipo de dados e finalidade comercial. Para segredos, ele encontra as credenciais que seu cofre não registra, em código, conversas, logs e manuais de operação antigos, e as devolve ao cofre onde ocorre a rotação.

Com que rapidez podemos ver nossa própria propriedade?

Uma análise gratuita de duas semanas com seus dados reais. A avaliação é feita sem agentes e é nativa da nuvem, portanto, não há nada para implantar nas fontes, e retorna um relatório pronto para apresentação à diretoria, identificando os dados e a IA de alto risco em seus ambientes de nuvem, com recomendações para os próximos passos. As equipes geralmente a utilizam para dimensionar o problema para uma discussão sobre orçamento antes de definir o escopo de qualquer coisa maior.

Recursos

O que ler antes do lançamento do próximo modelo

Resumo executivo / Comece aqui

Mythos mudou a superfície de ataque. BigID protege o que está por trás dela.

O que Claude Mythos realmente demonstrou, por que os programas de resiliência da era perimetral não foram concebidos para isso e como a descoberta de informações valiosas, o gerenciamento de riscos por IA e os controles aplicados fornecem ao conselho uma resposta defensável.

Leia o resumo →

Relatório de pesquisa A Empresa Não Governada: Riscos da IA, Acesso Ativo e a Lacuna de Segurança de Dados em 2026 Onde o acesso autônomo ultrapassou os controles destinados a governá-lo, e quais lacunas são fechadas primeiro quando a descoberta e a governança passam a funcionar juntas. Leia o relatório → Relatório técnico Governando identidades não humanas em um mundo de IA autônoma. Como revisar, governar e monitorar contas de serviço e agentes como as identidades que são, no mesmo inventário que todos os outros. Leia o whitepaper → Avaliação gratuita Descubra seus riscos em relação a dados e IA Um processo de duas semanas sem intervenção humana, baseado em seus dados reais, que resulta em um relatório executivo sobre dados de alto risco e IA, com as próximas etapas a serem tomadas. Comece →

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Um serviço gratuito de duas semanas focado em seus dados reais, sem agentes e nativos da nuvem, que resulta em um relatório executivo sobre os dados de alto risco e a IA em seus ambientes de nuvem, com recomendações para os próximos passos.

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