Transforming Data Security: How AI and ML is Shaping the Next Generation of Data Security Tools

Aprende cómo Cyera está usando clasificación impulsada por IA para transformar el legado Data Security Posture Management (DSPM) y proporcionar información precisa y autónoma sobre el riesgo de tus datos. Entiende las limitaciones del DSPM tradicional basado en reglas y por qué las organizaciones necesitan adoptar plataformas de próxima generación que aprovechan la IA y el ML para adelantarse a las amenazas de datos modernas.

Durante muchos años, las organizaciones han confiado en soluciones de seguridad de datos heredadas. Estas soluciones abarcaban clasificaciones manuales basadas estrictamente en reglas y políticas rígidas que tenían dificultades para adaptarse a las necesidades cambiantes de las empresas. Cyera utiliza técnicas innovadoras de inteligencia artificial (IA) para ofrecer una velocidad y precisión inigualables. A continuación encontrarás 5 comparaciones entre plataformas nuevas y heredadas.

Clasificación Inteligente de Datos

Los sistemas heredados de DSPM suelen depender de una rígida coincidencia de patrones gestionada por humanos, como las expresiones regulares (RegEx), para clasificar datos. Si bien RegEx es una técnica útil para etiquetar datos, es propensa a falsos positivos. RegEx requiere un proceso de validación y ajuste manual, lo que ralentiza significativamente la clasificación. Incluso cuando se ajusta manualmente, RegEx es propensa a generar ruidosos falsos positivos, lo que da como resultado resultados en los que no se puede confiar. Por ejemplo, las herramientas heredadas a menudo confunden cualquier número de 9 dígitos con un número de seguro social (SSN) confidencial.

Los sistemas modernos de DSPM, impulsados por IA y aprendizaje automático (ML), pueden analizar patrones de datos complejos y su contexto para clasificar la información con mayor precisión. Por ejemplo, Cyera utiliza técnicas de IA como el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) para identificar cuáles números de 9 dígitos son SSN, Tax IDs, números de enrutamiento bancario y cuáles son IDs de empleados de 9 dígitos menos sensibles. Los sistemas modernos de DSPM ofrecen mayor precisión y eficiencia en la clasificación de datos, reduciendo los costos operativos y aumentando la confianza de tu organización en los resultados de la herramienta.

Clasificaciones a nivel de archivo

Las herramientas DSPM heredadas no pueden clasificar archivos ni identificar el contexto comercial. El contexto a nivel de archivo es fundamental para implementar procesos sólidos de protección de datos y gestión de registros. Por ejemplo, el nombre de un médico encontrado en el informe de diagnóstico de un paciente debe tratarse con un nivel de confidencialidad más alto en comparación con el nombre de un médico encontrado en un folleto de marketing para el sector salud.

Los DSPM modernos como Cyera han incorporado técnicas de inteligencia artificial para identificar con precisión la clasificación de los archivos, como actas de reuniones, informes diagnósticos, currículums y recibos de pago de empleados. Esto permite que tu organización aplique medidas de seguridad más granulares y contextualmente adecuadas, garantizando que la información sensible se gestione y proteja correctamente.

Entorno de Datos Aprendidos

La mayoría de los sistemas DSPM heredados adoptan un enfoque de clasificación de talla única. Se deben escribir expresiones regulares para cada caso de uso específico del cliente, lo que ralentiza significativamente la implementación. Además, los patrones deben mantenerse actualizados conforme evoluciona la información de la organización.

Las soluciones modernas utilizan técnicas de IA para comprender en profundidad el panorama de datos único y dinámico de cada organización. Por ejemplo, Cyera aprende y clasifica automáticamente datos que son exclusivos de tu entorno, como números de identificación internos y tipos de documentos, todo sin ajuste manual. Las clases de datos aprendidas garantizan que se contemplen todos los tipos de datos relevantes y que estén debidamente protegidos.

Clasificación con reconocimiento de contexto 

Los sistemas tradicionales de DSPM manejan los datos con la misma clasificación de manera uniforme, sin tomar en cuenta el contexto de su descubrimiento. Por ejemplo, una herramienta heredada podría tratar toda la información de salud por igual, ya sea que se refiera a clientes o empleados, o que sea identificable o anonimizada.

Las plataformas más recientes impulsadas por IA ayudan a los equipos de seguridad a entender qué representa su información y a agilizar los flujos de trabajo de respuesta y remediación. Esto permite esfuerzos de seguridad de datos más eficientes y específicos. Por ejemplo, si una carpeta que contiene datos de clientes de repente se vuelve ampliamente accesible para empleados de Recursos Humanos que normalmente no tendrían acceso a datos de clientes, un DSPM moderno la etiquetará como de alto riesgo y activará controles adicionales. Al identificar este tipo de amenazas contextuales, estas soluciones reducen de forma proactiva el riesgo antes de que ocurran incidentes.

Una visión general clara y concisa

Para ofrecer una vista clara, hemos creado una tabla que compara aspectos clave de los sistemas DSPM con IA y los sistemas DSPM heredados:

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Da tus próximos pasos con Cyera

Si actualmente utilizas sistemas heredados fragmentados y procesos manuales para DSPM, es momento de actualizarte.

Las soluciones de DSPM impulsadas por IA ofrecen una vía comprobada hacia una protección confiable y automatizada, incluso contra amenazas sofisticadas. Haz clic aquí para programar una demostración hoy.