Novedad de Cyera: Información práctica sobre riesgos de datos en agentes, alertas y políticas de retención.

A los equipos de seguridad no les faltan señales. Lo que les falta es claridad.

Los agentes de IA crean nuevas vías de acceso a datos confidenciales mediante identidades no humanas y el acceso a herramientas. La prevención de pérdida de datos (DLP) genera más eventos de los que los equipos pueden investigar razonablemente. La aplicación de la retención de datos sigue siendo difícil de demostrar, y aún más difícil de implementar cuando los datos se mueven más rápido de lo que los procesos manuales pueden seguir. Además, el contexto necesario para priorizar y corregir los problemas se encuentra disperso en herramientas inconexas.

Las últimas actualizaciones de productos de Cyera transforman las señales dispersas en un contexto claro y listo para la toma de decisiones, para que puedas actuar dentro de los flujos de trabajo que ya utilizas. Se centran en cinco áreas donde los equipos suelen perder tiempo y control:

• Gobernanza de agentes: comprender cómo los agentes pueden acceder, mover y exponer datos confidenciales
• Tendencias de DLP: identificar patrones de exposición repetida para que los equipos puedan corregir comportamientos de raíz.
• Retención y minimización de datos: Transforme la política de retención en acciones concretas identificando datos confidenciales obsoletos y retenidos en exceso, y centrando la limpieza donde reduzca más el riesgo.
• Integraciones ampliadas: Integrar los datos y el contexto de riesgo de Cyera en las herramientas que los equipos ya utilizan para que las señales se agreguen en un solo lugar y la respuesta sea más rápida.
• Preparación para la IA: establecer una base de referencia y una hoja de ruta para escalar la IA de forma segura

Gráfico de seguridad de agentes: un mapa dinámico de cómo los agentes acceden a los datos confidenciales y los exponen.

Los agentes de IA evolucionan rápidamente. Su alcance de acceso tiende a expandirse con el tiempo, abarcando identidades, herramientas y bases de datos. Cuando algo parece sospechoso, los equipos de seguridad necesitan una respuesta fiable.

Por ejemplo, un equipo lanza un agente interno para resumir los tickets de soporte de Zendesk en Slack. Dos semanas después, tiene acceso a fuentes de conocimiento sobre el éxito del cliente en Slack y Notion, se puede activar desde WhatsApp y consultar Salesforce, y nadie puede explicar el alcance real sin combinar las señales de múltiples consolas.

Cyera Agent Security Graph ofrece una visión unificada y dinámica del comportamiento de un agente, conectando el contexto de identidad, el acceso a herramientas y la exposición de datos en un único gráfico rastreable. Esto ayuda a los equipos a comprender cómo los agentes acceden a datos confidenciales, cómo se utiliza dicho acceso y dónde se genera el riesgo.

Con Agent Security Graph, podrá comprender rápidamente:

• ¿Quién puede acceder o activar el agente?incluyendo los caminos humanos y no humanos involucrados
• Dónde se puede acceder, como Slack, WhatsApp y otras interfaces que los equipos utilizan para invocar agentes
• Qué conocimientos puede extraer deincluyendo bases de conocimiento conectadas, bases de datos y almacenes de datos.
• Qué acciones puede tomar una vez que tenga ese acceso

El resultado es una forma continua de auditar la brecha entre la intención y el comportamiento, de modo que los equipos puedan aprobar los casos de uso de los agentes más rápidamente sin perder el control.

Actualmente, Agent Security Graph está disponible en versión preliminar privada para los clientes actuales de Cyera. Lee el blog completo Para obtener más información.

Tendencias de DLP: vea patrones de pérdida de datos en toda su empresa.

La mayoría de los programas DLP se quedan estancados en el mismo ciclo: se llena la cola de alertas, los analistas investigan un evento y luego pasan al siguiente. El trabajo continúa, pero los comportamientos subyacentes no cambian, por lo que la organización no mejora significativamente su seguridad.

Cyera Omni DLP Trends transforma la unidad de trabajo, pasando de una única alerta a un patrón de exposición repetible. En lugar de preguntarse "¿Qué ocurrió en este evento?", Trends ayuda a los equipos a analizar la situación y responder: "¿Qué sucede con frecuencia? ¿Se trata de un flujo de trabajo que requiere medidas de seguridad o de un comportamiento que exige una intervención más urgente?".

Por ejemplo, en lugar de investigar cinco alertas separadas durante dos semanas que parecen "nuevas", puede detectar una tendencia que muestre un patrón recurrente, como empleados que envían credenciales confidenciales a direcciones de correo electrónico personales.

Las tendencias se organizan en torno a cómo se produce realmente la exposición en su organización, lo que ayuda a los equipos a identificar rápidamente patrones repetitivos en múltiples dimensiones:

• ¿Qué datos están involucrados?: Información personal identificable, financiera, legal, credenciales
• Cómo se está gestionando: reenvío, distribución estilo CCO, uso de IA
• Hacia dónde se dirige: departamentos, destinos, dominios

Esto facilita priorizar las soluciones escalables (ajuste de políticas, capacitación o escalamiento selectivo) en lugar de volver a investigar el mismo escenario una y otra vez.

DLP Trends está disponible generalmente para los clientes actuales de Cyera. Lee el blog Para obtener más información.

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Políticas de retención de datos: aplique la retención y reduzca la exposición a datos obsoletos.

La retención de datos no es solo un requisito de cumplimiento normativo. Es una herramienta para gestionar riesgos. Cuanto más tiempo permanezcan los datos innecesarios en su entorno, mayor será el alcance de las auditorías, mayor el impacto de las filtraciones y menor la capacidad de respuesta ante incidentes.

En la práctica, esto suele manifestarse en dos problemas: datos que se conservan mucho más allá del plazo establecido por la política de privacidad, y datos confidenciales que ya nadie utiliza, pero que siguen estando ampliamente accesibles.

Las políticas de retención de datos de Cyera ayudan a los equipos a actuar sobre dos casos de uso de alto valor que son difíciles de implementar a gran escala:

• Datos retenidos en exceso (aplicación de la política de retención): Permite identificar los archivos que han superado un período de retención definido, para que los equipos puedan dar el siguiente paso mediante el proceso adecuado, como la eliminación, el archivado, la cuarentena o la revisión delegada.
• Datos obsoletos (minimización de datos): Identificar datos sensibles o de alto riesgo que ya no se utilizan de forma significativa, como archivos a los que no se ha accedido ni modificado durante un período definido, para que los equipos puedan reducir la exposición sin tener que adivinar.

Las políticas se pueden definir utilizando señales de antigüedad de archivos, como la fecha de creación y la fecha de última modificación, y combinarse con el contexto de clasificación y las señales de Cyera para delimitarlas con precisión. Por ejemplo:

• “Muéstrame archivos CAD confidenciales y de propiedad exclusiva con una antigüedad superior a 7 años”.
• “Marcar como inapropiado los datos regulados que no se hayan modificado en 12 meses”.

Visibilidad de las etiquetas de retención de Microsoft (M365)

Para los clientes de Microsoft, Cyera también ofrece visibilidad de las etiquetas de retención de Microsoft Purview aplicadas a los archivos en los almacenes de datos de M365. Estas etiquetas aparecen en una nueva sección de Etiquetas y rótulos a nivel de almacén de datos para facilitar la auditoría y la evaluación de la preparación. Próximamente se implementarán medidas de cumplimiento.

Las políticas de retención de datos están disponibles en versión preliminar pública para los clientes actuales de Cyera. Comuníquese con su equipo de Cyera para activar esta función.

Resumen de nuevas integraciones: incorpore datos profundos y contexto de riesgos en las herramientas donde se toman las decisiones.

La mayoría de las herramientas de seguridad y gestión de datos solo ofrecen una visión parcial. Pueden indicar quién realizó una acción, qué sucedió o dónde reside un error de configuración. Sin embargo, rara vez saben qué datos están realmente en riesgo.

Cyera cubre esa necesidad al enriquecer las herramientas de todo su ecosistema con datos detallados y contexto de riesgos, lo que le permite priorizar los riesgos de manera más eficaz y tomar medidas con mayor confianza.

Las integraciones recientes incluyen:

• Centro de seguridad de AWS Cyera recibe los resultados de sus análisis para que los equipos puedan ver el riesgo de los datos junto con otras señales de seguridad en la nube.
• Contra el viento, Embrague, Atlán, y Euno Integrar el contexto de Cyera en los flujos de trabajo de postura, identidad no humana, catálogo y linaje, lo que ayuda a los equipos a priorizar tareas más rápidamente y a realizar un seguimiento de los datos confidenciales de principio a fin.
• Seguridad de agarre y Reco AI Se enriquecen con la clasificación y las etiquetas de datos de Cyera. Grip utiliza ese contexto para visualizar la exposición y priorizar el riesgo según la sensibilidad de los datos. Reco lo utiliza para mejorar la precisión de la detección de amenazas en tiempo real.
• Zafran y imPAC Aproveche la clasificación de datos de Cyera para priorizar las vulnerabilidades en función del riesgo real de los datos. imPAC también enriquece los activos para permitir controles de seguridad en la nube que sean aplicables y auditables.

Todas estas integraciones están generalmente disponibles para los clientes actuales de Cyera. Más información. aquí.

Evaluación de la preparación en seguridad de la IA: construya las bases antes de que los riesgos se materialicen.

La adopción de la IA avanza más rápido que la mayoría de los programas de gobernanza. Los equipos de seguridad suelen descubrir las deficiencias solo después de que un agente está en producción, una herramienta de IA no oficial está siendo utilizada por departamentos enteros o un control falla durante una auditoría.

La evaluación de preparación para la seguridad de la IA de Cyera ayuda a las organizaciones a establecer una base segura para el éxito de la IA antes de que surjan riesgos. Los expertos de Cyera evalúan los controles de seguridad y gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA para determinar el nivel de madurez del programa actual y lo que se requiere para escalarlo de forma segura.

La evaluación examina la madurez operativa en dimensiones clave:

• Política y normas
• Implementación
• Monitoreo y medición
• Mejora
• Preparación para el despliegue

El resultado es una base de referencia clara y una hoja de ruta práctica que ayuda a los equipos a implementar casos de uso de IA de alto valor más rápidamente, con los controles adecuados.

La evaluación de preparación para la seguridad de la IA ya está disponible. Más información. aquí.

Seguridad que avanza al ritmo de la IA

La IA sigue ampliando las formas en que se accede a los datos confidenciales, se transfieren y se exponen. La necesidad de ver lo que sucede en tiempo real, comprenderlo en su contexto y actuar con rapidez y seguridad es fundamental para una adopción segura a escala empresarial.

Gracias a sus recientes innovaciones de producto, los equipos de seguridad ahora pueden:

• Gestione las rutas de acceso de los agentes con una visión dinámica de la anatomía del agente.
• Reduzca la fatiga por alertas priorizando patrones de exposición DLP repetibles.
• Aplique políticas de retención y reduzca la exposición a datos obsoletos con políticas de retención basadas en la clasificación.
• Incorpore las señales de riesgo y el contexto de clasificación en las herramientas donde se realiza el triaje y la remediación.
• Establecer una base de referencia y una hoja de ruta para la preparación en IA antes de que los riesgos se intensifiquen.

Si desea ver cómo funcionan estas capacidades en conjunto en su entorno, Solicita una demostración hoy mismo..