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 clasifica de manera automática la información sensible en todo el panorama digital de una organización, lo que permite a las empresas proteger lo que más importa. Sin embargo, los métodos tradicionales —que dependen de algoritmos de detección estáticos, como identificadores de datos basados en regex— a menudo se quedan cortos, lo que deriva en imprecisiones, resultados sin contexto y altos volúmenes de falsos positivos. Estos falsos positivos interrumpen las operaciones del negocio y saturan a los equipos de respuesta a incidentes, obligándolos a diferenciar manualmente entre infracciones reales de políticas y actividades benignas.

Otros métodos más precisos, como la coincidencia exacta de datos (EDM), requieren demasiados recursos, ya que demandan mucho tiempo y poder de cómputo para crear la huella de bases de datos y archivos grandes. Como resultado, a menudo se evitan, por ejemplo, para el descubrimiento de datos en endpoints.

Las soluciones heredadas de protección de datos, como la prevención de pérdida de datos (DLP) tradicional y la primera generación de gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM), carecen de la adaptabilidad necesaria para evaluar con precisión la sensibilidad de los datos en su contexto. Los analistas humanos pueden interpretar los datos de forma natural y con alta precisión al considerar el contexto completo, algo que los sistemas estáticos basados en reglas tienen dificultades para lograr. Como resultado, estos métodos tradicionales requieren un ajuste manual continuo y a menudo son demasiado rígidos para seguir el ritmo de la naturaleza dinámica de los datos modernos y las prácticas de colaboración.

Una nueva era: aprovechar la IA y los LLM para la clasificación de datos

Llegan la IA y los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Estas tecnologías avanzadas permiten un salto cuántico en la detección y clasificación de datos sensibles. Si bien las preocupaciones iniciales sobre la privacidad de los datos y el uso de modelos de IA eran válidas, las innovaciones en implementaciones de IA segura y privada han aliviado estos temores.

Cyera mejora la clasificación de datos

Cyera aprovecha métodos tradicionales de detección de datos para reconocer de forma rápida y sencilla la información sensible, utilizando identificadores de datos comunes, expresiones naturales y rica información contextual en torno a los datos y archivos. Pero no se queda ahí. Cyera complementa los métodos de detección tradicionales con IA avanzada centrada en los datos y LLMs para ofrecer una solución de clasificación de datos sólida, precisa y consciente del contexto. Cyera maneja datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

Así funciona el enfoque de Cyera:

1. Escaneo y muestreo de datos
   Cyera analiza datos almacenados en una amplia variedad de entornos en la nube y locales (on‑premises). Para datos estructurados, Cyera clona localmente una instantánea de la base de datos. Para datos no estructurados, Cyera agrupa archivos similares mediante aprendizaje automático (ML) y usa pequeñas muestras del clúster 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 sensibles, analiza metadatos y reúne contexto, como el propietario de los datos, su ubicación y el nivel de sensibilidad. Esto mejora la velocidad de los escaneos y supera las limitaciones de los métodos tradicionales de descubrimiento de datos.
2. Clasificación impulsada por IA
   Aprovechando modelos de IA propietarios y contenidos, Cyera clasifica los datos con una impresionante 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 titulares de datos, las ubicaciones geográficas y los niveles específicos de sensibilidad de distintos tipos de datos. Esta comprensión matizada permite que Cyera aplique 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, garantizando que los datos de los clientes permanezcan privados y aislados. Los modelos están optimizados para cada entorno, ofreciendo alta precisión sin arriesgar fugas o derrames de datos.

Cómo encaja todo: los modelos de clasificación de datos con IA y LLM de Cyera en acción

La clasificación de datos impulsada por IA de Cyera está diseñada para alcanzar una precisión excepcional al identificar y clasificar datos sensibles. Desarrollados internamente, la IA y los modelos de lenguaje grande (LLM) de Cyera aprovechan modelos base de código abierto como FLAN T5 y Mistral, que se mejoran significativamente mediante procesos de entrenamiento patentados de Cyera. Los modelos se entrenan y ajustan con conjuntos de datos extensos y se optimizan con hiperparámetros, todo dentro del entorno seguro de Cyera, lo que garantiza que permanezcan aislados de exposiciones externas.

La verdadera fortaleza de los modelos de Cyera radica en su capacidad para autoaprender y adaptarse a datos específicos de cada cliente. Pueden aprender a reconocer formatos de datos únicos, como IDs de empleados propios del cliente, SKUs de productos y números de reclamación, refinando continuamente sus capacidades de clasificación para identificar y clasificar con precisión incluso los tipos de datos más sutiles.

Como se mencionó anteriormente en este blog, el sistema de Cyera también incorpora el enriquecimiento de datos, agregando capas contextuales a las clasificaciones al evaluar factores como los roles de los titulares 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 fundamentales en los procesos de Cyera. Los modelos de IA utilizan principalmente conjuntos de datos públicos para el entrenamiento y se enriquecen incorporando de manera selectiva muestras mínimas de datos protegidos del entorno del cliente para un entrenamiento adicional. Si bien los modelos de IA pueden entrenarse con cantidades mínimas de datos de clientes, esto se realiza de forma segura, garantizando que los datos queden integrados, sean irreversibles y estén segregados para evitar cualquier exposición, manteniendo en esencia estrictos estándares de privacidad de datos. Los clientes también pueden optar por no permitir el uso de sus datos sin comprometer la calidad del servicio.

Nuestros modelos de IA para la clasificación de datos son propiedad de Cyera. No nos comunicamos con ningún sistema público de IA generativa. En su lugar, aprovechamos los avances en este campo a través de nuestros propios investigadores, quienes monitorean las capacidades de la IA generativa y se aseguran de que el valor que brindamos 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 (on‑premises). Esta amplia cobertura garantiza que no quede ningún dato sin clasificar, sin importar el formato o la ubicación.

Información sobre acceso e identidad

Además de la clasificación, Cyera brinda información sobre quién o qué tiene acceso a los datos sensibles. Asigna automáticamente niveles de confianza tanto a identidades humanas como no humanas, lo que ayuda a las organizaciones a aplicar políticas de Confianza Cero y prevenir accesos no autorizados.

Conclusión: El futuro de la seguridad de datos

A medida que la proliferación de datos sigue creciendo, la necesidad de una clasificación de datos avanzada, precisa y con conciencia del contexto se vuelve más crítica que nunca. Al integrar IA y LLM, Cyera ofrece una solución que no solo mejora la protección de datos, la privacidad y el cumplimiento, sino que también impulsa la agilidad del negocio al reducir drásticamente los falsos positivos y garantizar un proceso de respuesta a incidentes ágil y sin estrés. En la era de la IA, Cyera lidera el cambio al redefinir cómo se detectan, clasifican y protegen los datos sensibles.

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