Avances en la clasificación de datos sensibles en la era de la IA

Métodos tradicionales y sus limitaciones

La detección y clasificación de datos sensibles han sido durante mucho tiempo pilares fundamentales de las soluciones eficaces de seguridad de datos. Este proceso identifica y categoriza automáticamente la información sensible en todo el entorno digital de una organización, lo que permite a las empresas proteger lo que más importa. Sin embargo, los métodos tradicionales, que se basan en algoritmos de detección estáticos como los identificadores de datos basados ​​en expresiones regulares, suelen ser insuficientes, lo que genera imprecisiones, resultados sin contexto y un alto volumen de falsos positivos. Estos falsos positivos interrumpen las operaciones comerciales y sobrecargan a los equipos de respuesta a incidentes, obligándolos a diferenciar manualmente entre infracciones legítimas de políticas y actividades inofensivas.

Otros métodos más precisos, como la Coincidencia Exacta de Datos (EDM), consumen demasiados recursos, ya que requieren mucho tiempo y potencia de cálculo para identificar bases de datos y archivos grandes. Por ello, suelen evitarse, por ejemplo, en el descubrimiento de datos de puntos finales.

Las soluciones de protección de datos tradicionales, como la prevención de pérdida de datos (DLP) y la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) de primera generación, carecen de la adaptabilidad necesaria para evaluar con precisión la sensibilidad de los datos en su contexto. Los analistas humanos pueden interpretar los datos con gran precisión al considerar el contexto completo, algo que los sistemas estáticos basados ​​en reglas no logran. En consecuencia, estos métodos tradicionales requieren ajustes manuales continuos y suelen ser demasiado rígidos para adaptarse a la naturaleza dinámica de las prácticas modernas de datos y colaboración.

Una nueva era: Aprovechando la IA y los modelos de aprendizaje automático para la clasificación de datos.

Entran en escena la IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM). Estas tecnologías avanzadas permiten un salto cuántico en detección y clasificación de datos sensiblesSi bien las preocupaciones iniciales en torno a la privacidad de los datos y el uso de modelos de IA eran válidas, las innovaciones en implementaciones de IA seguras y privadas han mitigado estos temores.

Cyera mejora la clasificación de datos.

Cyera aprovecha los métodos tradicionales de detección de datos para el reconocimiento rápido y sencillo de datos confidenciales, utilizando identificadores de datos comunes, expresiones naturales e información contextual detallada sobre datos y archivos. Pero no se detiene ahí. Cyera complementa los métodos de detección tradicionales con IA avanzada centrada en datos y modelos de lenguaje natural (LLM) para ofrecer una solución de clasificación de datos robusta, precisa y sensible al contexto. Cyera gestiona datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Así es como funciona el método de Cyera:

1. Escaneo y muestreo de datos
   Cyera analiza datos almacenados en una amplia gama de entornos, tanto en la nube como en servidores locales. Para datos estructurados, Cyera clona una instantánea de la base de datos localmente. Para datos no estructurados, Cyera agrupa archivos similares mediante aprendizaje automático (ML) y utiliza pequeñas muestras del grupo para obtener un conjunto de datos significativo y diversificado que refleja con precisión el entorno del cliente, a la vez que maximiza la velocidad y la precisión de la clasificación. Durante este proceso, Cyera identifica datos confidenciales, analiza metadatos y recopila contexto, como el propietario, la ubicación y el nivel de confidencialidad de los datos. Esto mejora la velocidad de análisis, superando las limitaciones de los métodos tradicionales de descubrimiento de datos.
2. Clasificación impulsada por IA
   Aprovechando modelos de IA propios y contenidos, Cyera clasifica los datos con una notable precisión del 95%. El sistema también aprende automáticamente del entorno único de cada cliente, identificando patrones y tipos de datos nunca antes vistos que los métodos tradicionales pasarían por alto, incluso en diferentes contextos geográficos e idiomas.
3. Enriquecimiento contextual
   Más allá de la mera clasificación, Cyera enriquece los datos al identificar factores contextuales como los roles de los usuarios, la geolocalización y los niveles de sensibilidad específicos de los distintos tipos de datos. Esta comprensión detallada permite a Cyera aplicar las medidas de seguridad adecuadas sin sobreproteger los datos no sensibles.
4. Privacidad y seguridad
   Los modelos de IA de Cyera se desarrollan internamente y se entrenan de forma segura, lo que garantiza la privacidad y el aislamiento de los datos de los clientes. Estos modelos están optimizados para cada entorno, ofreciendo una alta precisión sin riesgo de fugas o derrames de datos.

Cómo se integra todo: Los modelos de IA y clasificación de datos LLM de Cyera en acción.

La clasificación de datos impulsada por IA de Cyera está diseñada para lograr una precisión excepcional en la identificación y clasificación de datos confidenciales. Desarrollada internamente, Inteligencia artificial y modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) de Cyera Se utilizan modelos de código abierto como FLAN T5 y Mistral, que se mejoran significativamente mediante los procesos de entrenamiento propios de Cyera. Los modelos se entrenan y ajustan con precisión utilizando amplios conjuntos de datos y se optimizan con hiperparámetros, todo dentro del entorno seguro de Cyera, lo que garantiza su aislamiento de cualquier exposición externa.

La verdadera fortaleza de los modelos de Cyera reside en su capacidad de autoaprendizaje y adaptación a los datos específicos de cada cliente. Pueden aprender a reconocer formatos de datos únicos, como identificadores de empleados, códigos SKU de productos y números de reclamación, perfeccionando continuamente sus capacidades de clasificación para identificar y clasificar con precisión incluso los tipos de datos más complejos.

Como se mencionó anteriormente en este blog, el sistema de Cyera también incorpora el enriquecimiento de datos, agregando capas contextuales a las clasificaciones mediante la evaluación de factores como los roles de los sujetos de datos, las ubicaciones geográficas y las protecciones a nivel de datos, lo que garantiza que la sensibilidad de los datos se evalúe dentro del contexto adecuado.

La privacidad y la seguridad son primordiales en los procesos de Cyera. Los modelos de IA utilizan principalmente conjuntos de datos públicos para su entrenamiento y se enriquecen mediante la incorporación selectiva de muestras mínimas y protegidas de datos del entorno del cliente para su posterior entrenamiento. Si bien los modelos de IA pueden entrenarse con cantidades mínimas de datos del cliente, esto se realiza de forma segura, garantizando que los datos estén integrados, sean irreversibles y estén segregados para evitar cualquier exposición, manteniendo así estrictos estándares de privacidad de datos. Los clientes también pueden optar por no compartir sus datos sin que ello afecte la calidad del servicio.

Nuestros modelos de IA para la clasificación de datos son propiedad exclusiva de Cyera. No nos comunicamos con ningún sistema público de IA generativa. En cambio, aprovechamos los avances en este campo a través de nuestros propios investigadores, quienes monitorean las capacidades de la IA generativa y garantizan que el valor que ofrecemos con nuestros modelos siga siendo competitivo e innovador.

Capacidades adicionales que distinguen a Cyera

Compatibilidad integral con tipos de datos modernos

La solución de Cyera admite una amplia variedad de tipos de archivos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) en cualquier entorno, ya sea SaaS, IaaS, PaaS o local. Esta amplia cobertura garantiza que ningún dato quede sin clasificar, independientemente de su formato o ubicación.

Información sobre acceso a la identidad

Además de la clasificación, Cyera proporciona información sobre quién o qué tiene acceso a datos confidenciales. Asigna automáticamente niveles de confianza tanto a identidades humanas como no humanas, lo que ayuda a las organizaciones a implementar políticas de confianza cero y prevenir el acceso no autorizado.

Conclusión: El futuro de la seguridad de los datos

A medida que la cantidad de datos sigue creciendo, la necesidad de una clasificación de datos avanzada, precisa y contextualizada se vuelve más crucial que nunca. Al integrar IA y modelos de lógica descriptiva (LLM), Cyera ofrece una solución que no solo mejora la protección de datos, la privacidad y el cumplimiento normativo, sino que también impulsa la agilidad empresarial al reducir drásticamente los falsos positivos y garantizar un proceso de respuesta a incidentes eficiente y sin estrés. En la era de la IA, Cyera lidera la redefinición de cómo se detectan, clasifican y protegen los datos sensibles.

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