Aprimorando a classificação de dados sensíveis na era da IA

Métodos tradicionais e suas limitações

A detecção e classificação de dados sensíveis têm sido, há muito tempo, os pilares de soluções eficazes de segurança de dados. Esse processo identifica e categoriza informações sensíveis em todo o ambiente digital de uma organização de forma automática, permitindo que as empresas protejam o que é mais importante. No entanto, os métodos tradicionais — que dependem de algoritmos de detecção estáticos, como identificadores de dados baseados em expressões regulares — muitas vezes falham, levando a imprecisões, resultados sem contexto e um grande volume de falsos positivos. Esses falsos positivos interrompem as operações comerciais e sobrecarregam as equipes de resposta a incidentes, forçando-as a diferenciar manualmente entre violações legítimas de políticas e atividades benignas.

Outros métodos mais precisos, como a Correspondência Exata de Dados (EDM), são muito dispendiosos em termos de recursos, exigindo tempo e poder computacional significativos para identificar bancos de dados e arquivos grandes. Consequentemente, são frequentemente evitados, por exemplo, na descoberta de dados em endpoints.

As soluções legadas de proteção de dados, como a prevenção tradicional contra perda de dados (DLP) e o gerenciamento de postura de segurança de dados (DSPM) de primeira geração, carecem da adaptabilidade necessária para avaliar com precisão a sensibilidade dos dados em contexto. Analistas humanos conseguem interpretar dados com alta precisão, considerando o contexto completo — algo que sistemas estáticos baseados em regras têm dificuldade em alcançar. Consequentemente, esses métodos tradicionais exigem ajustes manuais contínuos e, muitas vezes, são rígidos demais para acompanhar a natureza dinâmica dos dados modernos e das práticas de colaboração.

Uma Nova Era: Aproveitando a IA e os Modelos de Aprendizagem Baseados em Lógica para Classificação de Dados

Entram em cena a IA e os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Essas tecnologias avançadas possibilitam um salto quântico em detecção e classificação de dados sensíveisEmbora as preocupações iniciais em torno da privacidade dos dados e do uso de modelos de IA fossem válidas, as inovações em implementações de IA seguras e privadas atenuaram esses receios.

Cyera aprimora a classificação de dados

A Cyera utiliza métodos tradicionais de detecção de dados para o reconhecimento rápido e fácil de dados sensíveis, usando identificadores de dados comuns, expressões naturais e informações contextuais ricas sobre dados e arquivos. Mas não para por aí. A Cyera aprimora os métodos tradicionais de detecção com IA avançada centrada em dados e Modelos de Aprendizado de Liderança (LLMs) para oferecer uma solução de classificação de dados robusta, precisa e sensível ao contexto. A Cyera lida com dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.

Eis como funciona a abordagem da Cyera:

1. Varredura e amostragem de dados
   A Cyera analisa dados armazenados em uma ampla variedade de ambientes, tanto em nuvem quanto locais. Para dados estruturados, a Cyera clona um snapshot do banco de dados localmente. Para dados não estruturados, a Cyera agrupa arquivos semelhantes por meio de Aprendizado de Máquina (ML) e utiliza pequenas amostras do cluster para obter um conjunto de dados significativo e diversificado, que reflita com precisão o ambiente do cliente, maximizando a velocidade e a precisão da classificação. Durante esse processo, a Cyera identifica dados sensíveis, analisa metadados e coleta contexto, como o proprietário dos dados, sua localização e nível de sensibilidade. Isso aumenta a velocidade de análise, superando as limitações dos métodos tradicionais de descoberta de dados.
2. Classificação com tecnologia de IA
   Aproveitando modelos de IA proprietários e independentes, A Cyera classifica os dados com uma precisão notável de 95%. O sistema também aprende automaticamente com o ambiente único de cada cliente, identificando padrões e tipos de dados nunca antes vistos que os métodos tradicionais não detectariam, mesmo em diferentes contextos geográficos e idiomas.
3. Enriquecimento contextual
   Mais do que uma simples classificação, a Cyera enriquece os dados ao identificar fatores contextuais como funções do titular dos dados, geolocalização e os níveis específicos de sensibilidade de diferentes tipos de dados. Essa compreensão detalhada permite que a Cyera aplique as medidas de segurança apropriadas sem superproteger dados não sensíveis.
4. Privacidade e segurança
   Os modelos de IA da Cyera são desenvolvidos internamente e treinados de forma segura, garantindo que os dados do cliente permaneçam privados e isolados. Os modelos são otimizados para cada ambiente, proporcionando alta precisão sem risco de vazamento ou divulgação de dados.

Como tudo se encaixa: os modelos de IA e classificação de dados LLM da Cyera em ação.

A classificação de dados baseada em IA da Cyera foi projetada para oferecer precisão excepcional na identificação e classificação de dados sensíveis. Desenvolvida internamente, Inteligência Artificial e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) da Cyera Aproveitando modelos de código aberto como o FLAN T5 e o Mistral, que são significativamente aprimorados por meio dos processos de treinamento proprietários da Cyera, os modelos são treinados e ajustados usando extensos conjuntos de dados e otimizados com hiperparâmetros, tudo dentro do ambiente seguro da Cyera, garantindo que permaneçam isolados de exposições externas.

A verdadeira força dos modelos da Cyera reside na sua capacidade de autoaprendizagem e adaptação a dados específicos do cliente. Eles conseguem aprender a reconhecer formatos de dados únicos, como IDs de funcionários específicos do cliente, SKUs de produtos e números de reclamações, refinando continuamente suas capacidades de classificação para identificar e classificar com precisão até mesmo os tipos de dados mais complexos.

Como mencionado anteriormente neste blog, o sistema da Cyera também incorpora o enriquecimento de dados, adicionando camadas contextuais às classificações, avaliando fatores como funções do titular dos dados, localizações geográficas e proteções em nível de dados, garantindo que a sensibilidade dos dados seja avaliada dentro do contexto adequado.

Privacidade e segurança são fundamentais nos processos da Cyera. Os modelos de IA utilizam principalmente conjuntos de dados públicos para treinamento e são enriquecidos pela incorporação seletiva de amostras mínimas e protegidas de dados do ambiente do cliente para treinamento adicional. Embora os modelos de IA possam ser treinados com quantidades mínimas de dados do cliente, isso é feito de forma segura, garantindo que os dados sejam incorporados, irreversíveis e segregados para evitar qualquer exposição, mantendo, fundamentalmente, padrões rigorosos de privacidade de dados. Os clientes também podem optar por não compartilhar seus dados sem comprometer a qualidade do serviço.

Nossos modelos de IA para classificação de dados são propriedade exclusiva da Cyera. Não interagimos com nenhum sistema público de IA generativa. Em vez disso, aproveitamos os avanços nessa área por meio de nossos próprios pesquisadores, que monitoram as capacidades da IA ​​generativa e garantem que o valor que oferecemos com nossos modelos permaneça competitivo e inovador.

Funcionalidades adicionais que diferenciam a Cyera

Suporte abrangente para tipos de dados modernos

A solução da Cyera suporta uma ampla variedade de tipos de arquivos — estruturados, semiestruturados e não estruturados — em qualquer ambiente, seja SaaS, IaaS, PaaS ou local. Essa ampla cobertura garante que nenhum dado fique sem classificação, independentemente do formato ou localização.

Informações sobre acesso à identidade

Além da classificação, a Cyera fornece informações sobre quem ou o que tem acesso a dados sensíveis. Ela atribui automaticamente níveis de confiança a identidades humanas e não humanas, ajudando as organizações a implementar políticas de Confiança Zero e a prevenir o acesso não autorizado.

Conclusão: O futuro da segurança de dados

Com a crescente proliferação de dados, a necessidade de uma classificação de dados avançada, precisa e contextualizada torna-se mais crítica do que nunca. Ao integrar IA e LLMs (Métodos de Aprendizagem Baseados em Aprendizado), a Cyera oferece uma solução que não só aprimora a proteção, a privacidade e a conformidade dos dados, como também impulsiona a agilidade dos negócios, reduzindo drasticamente os falsos positivos e garantindo um processo de resposta a incidentes eficiente e sem estresse. Na era da IA, a Cyera está na vanguarda da redefinição da forma como os dados sensíveis são detectados, classificados e protegidos.

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