Comprensión de los datos en contexto: un enfoque basado en LLM para la clasificación de datos

La seguridad de los datos siempre ha girado en torno a un desafío: comprender verdaderamente los datos en sí. Durante años, las organizaciones han escalonado las políticas de control, monitoreo, gobierno y acceso, pero aún así han estado volando a ciegas. Estos métodos ayudaron en los bordes, pero no pudieron ofrecer una visión real de los datos. Sin saber qué son realmente los datos, cómo se utilizan o dónde están expuestos, incluso los programas de seguridad más fuertes luchan por tomar decisiones precisas o tomar las acciones correctas a escala.

A medida que las empresas pasaron de los sistemas locales a la nube, la nube múltiple y el SaaS, este problema explotó. En lugar de un puñado de bases de datos, las organizaciones ahora administran decenas de miles de data stores en buckets, file servers, data warehouses y herramientas de colaboración. Cada entorno introduce puntos ciegos y nuevas formas de datos complejos y en evolución. Las herramientas heredadas no podían mantenerse al día, y el resultado fue una colección de mapas parciales y medias verdades.

La clasificación impulsada por IA de Cyera se construyó para esta realidad desde el primer día. Se enfoca en entender los datos en contexto, no solo etiquetarlos. Al combinar múltiples enfoques de clasificación que incluyen clustering, modelos de lenguaje grande, inteligencia aprendida y más, Cyera ofrece un motor de clasificación en continua mejora que se adapta a entornos del mundo real y ofrece información precisa a escala.

Este enfoque proporciona lo único que siempre le ha faltado a la seguridad de datos moderna: una comprensión completa y confiable de qué datos existen, dónde viven y por qué son tan importante.

Por qué es importante la clasificación de datos

Todas las empresas están inundadas de datos. Miles de millones de archivos, registros y documentos se mueven a través de los sistemas todos los días. Las herramientas de clasificación tradicionales dependen sólo en métodos poco profundos basados en reglas como expresiones regex, coincidencia de patrones o listas de palabras clave. Pueden encontrar formatos predecibles, pero no pueden interpretar el significado, la intención o el contexto del negocio.

Esta es la razón por la que estos sistemas se descomponen:

No pueden escalar a la nube y a la proliferación de múltiples nubes.

El número de data stores se ha disparado y las herramientas heredadas no pueden clasificarse lo suficientemente rápido o profundamente como para mantenerse al día.

Se construyeron para datos predecibles, no datos complejos.

Herramientas como las tradicionales DLP se realizó de manera aceptable cuando los datos siguieron patrones conocidos. Los datos de hoy no lo son.

Producen un sinfín de falsos positivos.

Los sistemas basados en patrones detectan cadenas, no significado. Los equipos se quedan clasificando el ruido en lugar de arreglar el riesgo.

No pueden entender la relevancia del negocio.

Un número de tarjeta de crédito, un conjunto de datos de prueba y un registro del cliente tienen un aspecto similar sin un contexto más profundo. Las herramientas heredadas no pueden notar la diferencia.

Cyera ha descubierto que alrededor del 86% de los datos de una organización son exclusivos de su entorno. Refleja el lenguaje interno, las estructuras propietarias y los procesos especializados. Las herramientas tradicionales no pueden interpretar estos datos con precisión, creando puntos ciegos que crecen cada día.

Comprender los datos hoy requiere algo más: contexto, relaciones y significado.

Por qué la IA y los LLM lo cambian todo

La llegada de las LLM en seguridad de datos marca un cambio fundamental. Los LLM fueron diseñados para comprender las relaciones entre palabras, frases y conceptos. Su función central es interpretar el lenguaje y el significado.

No hay parte de la ciberseguridad que se transforme más que la seguridad de los datos, porque las LLM finalmente son capaces de entender los datos de la manera en que lo hacen las personas.

Con los LLM, la clasificación puede evolucionar desde la coincidencia de patrones hasta la comprensión cognitiva. En lugar de preguntar: “¿Esta cadena coincide con un patrón?”, ahora podemos preguntar:

• ¿Qué representan estos datos?
• ¿Cómo se utiliza?
  ¿Para qué propósito comercial sirve?
• ¿Qué tan sensible es, y a quién?
• ¿Qué relaciones lo conectan con otros datos?

Esto representa un cambio de la visibilidad a la comprensión, de las etiquetas a la percepción, y de las reglas a la inteligencia.

Cómo Cyera aplica la inteligencia a la clasificación

La clasificación de los datos modernos requiere más de una técnica. Ningún modelo, conjunto de reglas o algoritmo único es capaz de comprender cada tipo de información en todos los entornos. Los diferentes conjuntos de datos tienen diferentes niveles de complejidad, estructura, entornos y significado para el negocio. Para algunos, la clasificación basada en patrones es suficiente. Otros requieren comprensión semántica. Muchos requieren ambos.

Cyera se acerca a la clasificación como un sistema inteligente, adaptativo. Reúne múltiples métodos analíticos y aplica cada uno solo donde es más adecuado. Esto mantiene la clasificación precisa, rápida y eficiente a escala. También garantiza que la información confidencial y patentada se interprete a través del contexto, no solo del contenido.

Lo que sigue son algunos ejemplos de las técnicas que Cyera utiliza dentro de este enfoque más amplio. Representan solo una parte de la inteligencia más amplia aplicada en toda la plataforma, pero ilustran cómo Cyera selecciona el método correcto para los datos correctos en el momento adecuado.

Un sistema multimodelo diseñado para datos del mundo real

Cyera utiliza un enfoque adaptativo en capas porque los diferentes conjuntos de datos necesitan diferentes formas de inteligencia. Ningún modelo único puede resolver la clasificación por sí solo.

Para ver cómo funciona esto en la práctica, estas son solo algunas de las muchas técnicas que potencian el motor de clasificación de Cyera:

1. Clustering para una escala masiva

Los datos generados por la máquina se producen en cantidades enormes. El clustering agrupa archivos similares y reduce la redundancia, por lo que la clasificación se puede completar en semanas, no en años.

2. Distanciamiento semántico para identificar la similitud basada en el significado

El distanciamiento semántico mide qué tan estrechamente relacionados están los documentos basados en el significado, no solo palabras clave o estructura. Esto permite a Cyera detectar cuando dos piezas de datos transmiten conceptos similares incluso si el texto, el formato o los nombres de campo difieren. También destaca cuando los datasets de aspecto similar representan en realidad diferente contenido del negocio. Esto aumenta la precisión en los datos no estructurados, generados por máquinas y patentados.

3. Validación LLM para coincidencia de patrones de alta precisión

La coincidencia de patrones tradicionales muestra muchos falsos positivos. Cyera utiliza LLM como capa de verificación que determina si un patrón detectado (como una secuencia de números o una palabra clave) realmente representa datos confidenciales. El LLM interpreta el contexto circundante, la intención y el uso para confirmar o rechazar la coincidencia, reduciendo el ruido y asegurando que solo surgen riesgos significativos.

4. Clasificación basada en LLM para la comprensión semántica

Los LLM interpretan las relaciones dentro de los documentos para comprender cuáles son los datos representa, no sólo como aparece. Cyera los utiliza para enriquecer la clasificación con un contexto más profundo, relevancia para el negocio y significado específico del dominio.

5. Clasificación aprendida para datos de negocios patentados

Cada compañía tiene datos únicos que no coinciden con patrones o taxonomías públicas. Los modelos aprendidos identifican estos tipos de datos automáticamente mediante el análisis de conexiones, comportamiento y similitud semántica.

Estas técnicas funcionan junto con otros enfoques patentados basados en LLM para producir alta precisión y alta recuperación, al tiempo que mantienen la velocidad y la rentabilidad a escala.

De la visibilidad a la comprensión y la acción

Los LLM y las técnicas cognitivas nos permiten construir algo que los equipos de seguridad nunca han tenido antes: una imagen completa de su ecosistema de datos. Una vez que tienes esa comprensión, las posibilidades se expanden. Puede comenzar a priorizar el riesgo, guiar a los equipos hacia las soluciones de mayor impacto y apoyar a las partes interesadas con flujos de trabajo que se integran en todo el negocio.

Lo que es más importante, el enfoque de Cyera para la clasificación de datos mueve a las organizaciones de la seguridad reactiva a la acción informada y segura. En lugar de perseguir falsos positivos, los equipos pueden enfocarse en lo que realmente importa.

Comprensión de los datos en contexto

La clasificación es solo una pieza del rompecabezas... Las organizaciones necesitan comprender los datos para protegerlos verdaderamente. Con el auge de LLM e IA, los equipos de seguridad finalmente tienen la capacidad de interpretar los datos de la manera en que lo hace el negocio. Pueden entender el contexto, el significado, las relaciones y la relevancia a una profundidad que las herramientas heredadas nunca lograron.

El enfoque de Cyera convierte la clasificación en una comprensión viva y evolutiva del medio ambiente. Ayuda a las organizaciones a proteger los datos con claridad y precisión, incluso a medida que la escala y la complejidad continúan creciendo.

Esta es una forma más inteligente de comprender y proteger los datos en la era de la IA.

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