Avançando 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 fundamentais de soluções eficazes de segurança de dados. Esse processo identifica e categoriza informações sensíveis em toda a paisagem 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 regex—frequentemente ficam aquém, levando a imprecisões, resultados sem contexto e grandes volumes 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 intensivos em recursos, exigindo tempo significativo e poder computacional para criar impressões digitais de bancos de dados e arquivos grandes. Como resultado, eles são frequentemente evitados, como para a descoberta de dados em endpoints.

As soluções legadas de proteção de dados, como a prevenção tradicional de 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 podem naturalmente interpretar dados com alta precisão ao considerar o contexto completo—algo que sistemas estáticos baseados em regras têm dificuldade em alcançar. Como resultado, esses métodos tradicionais exigem ajustes manuais contínuos e frequentemente são rígidos demais para acompanhar a natureza dinâmica dos dados modernos e das práticas de colaboração.

Uma Nova Era: Aproveitando IA e LLMs para Classificação de Dados

Entre a IA e os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Essas tecnologias avançadas possibilitam um salto quântico na detecção e classificação de dados sensíveis. Embora as preocupações iniciais em torno da privacidade de dados e do uso de modelos de IA fossem válidas, as inovações em implementações de IA seguras e privadas aliviaram esses temores.

Cyera Aprimora a Classificação de Dados

A Cyera utiliza métodos tradicionais de detecção de dados para 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 de detecção tradicionais com IA centrada em dados avançada e LLMs para oferecer uma solução de classificação de dados robusta, precisa e consciente do contexto. A Cyera lida com tipos de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados.

Veja como funciona a abordagem da Cyera:

1. Verificação e Amostragem de Dados
   A Cyera examina dados armazenados em uma ampla variedade de ambientes de nuvem e 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 Machine Learning (ML) e usa pequenas amostras do cluster para obter um conjunto de dados significativo e diversificado, que reflete com precisão o ambiente do cliente enquanto maximiza a velocidade e a precisão da classificação. Durante esse processo, a Cyera identifica dados confidenciais, analisa metadados e reúne contexto, como o proprietário dos dados, localização e nível de sensibilidade. Isso aprimora a velocidade de varredura, superando as limitações dos métodos tradicionais de descoberta de dados.
2. Classificação com tecnologia de IA
   Aproveitando modelos de IA proprietários e contidos, a Cyera classifica dados com uma precisão notável de 95%. O sistema também aprende automaticamente a partir do ambiente único de cada cliente, identificando padrões e tipos de dados nunca vistos antes que os métodos tradicionais não detectariam, mesmo em diferentes contextos geográficos e idiomas.
3. Enriquecimento Contextual
   Além da mera classificação, a Cyera enriquece os dados identificando fatores contextuais como funções dos titulares de dados, geolocalizações e os níveis específicos de sensibilidade de diferentes tipos de dados. Essa compreensão diferenciada permite que a Cyera aplique as medidas de segurança apropriadas sem proteger excessivamente dados não sensíveis.
4. Privacidade e Segurança
   Os modelos de IA da Cyera são desenvolvidos internamente e treinados com segurança, garantindo que os dados dos clientes permaneçam privados e isolados. Os modelos são otimizados para cada ambiente, proporcionando alta precisão sem risco de vazamento ou derramamento de dados.

Como Tudo se Conecta: Os Modelos de Classificação de Dados de IA e LLM da Cyera em Ação

A classificação de dados orientada por IA da Cyera é projetada para oferecer precisão excepcional na identificação e classificação de dados sensíveis. Desenvolvidos internamente, a IA e os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) da Cyera aproveitam modelos de base de código aberto como FLAN T5 e Mistral, que são significativamente aprimorados por meio dos processos de treinamento proprietários da Cyera. Os modelos são treinados e ajustados usando conjuntos de dados extensos 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 em sua capacidade de aprender automaticamente e se adaptar aos dados específicos do cliente. Eles podem aprender a reconhecer formatos de dados exclusivos, como IDs de funcionários específicos do cliente, SKUs de produtos e números de sinistros, refinando continuamente suas capacidades de classificação para identificar e classificar com precisão até os tipos de dados mais sutis.

Como mencionado anteriormente neste blog, o sistema da Cyera também incorpora enriquecimento de dados, adicionando camadas contextuais às classificações ao avaliar fatores como funções dos titulares de 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 de dados protegidos do ambiente do cliente para treinamento adicional. Embora os modelos de IA possam ser treinados usando 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 permitir o uso de dados sem comprometer a qualidade do serviço.

Nossos modelos de IA para classificação de dados são proprietários da Cyera. Não nos comunicamos com nenhum sistema público de IA generativa. Em vez disso, aproveitamos os avanços neste campo por meio de nossos próprios pesquisadores, que acompanham as capacidades da IA generativa e garantem que o valor que fornecemos com nossos modelos permaneça competitivo e inovador.

Recursos adicionais que diferenciam a Cyera

Suporte Abrangente para Tipos de Dados Modernos

A solução da Cyera oferece suporte a uma ampla variedade de tipos de arquivo—estruturados, semiestruturados e não estruturados—em qualquer ambiente, seja SaaS, IaaS, PaaS ou on-premises. Essa ampla cobertura garante que nenhum dado fique sem classificação, independentemente do formato ou localização.

Insights de Acesso de Identidade

Além da classificação, a Cyera fornece insights sobre quem ou o que tem acesso a dados confidenciais. Ela atribui automaticamente níveis de confiança a identidades humanas e não humanas, ajudando as organizações a aplicar políticas de Confiança Zero e prevenir acessos não autorizados.

Conclusão: O Futuro da Segurança de Dados

À medida que a proliferação de dados continua a crescer, a necessidade de classificação de dados avançada, precisa e consciente do contexto se torna mais crítica do que nunca. Ao integrar IA e LLMs, a Cyera oferece uma solução que não apenas aprimora a proteção de dados, privacidade e conformidade, mas também apoia a agilidade dos negócios ao reduzir drasticamente os falsos positivos e garantir um processo de resposta a incidentes enxuto e livre de estresse. Na era da IA, a Cyera está liderando a transformação na redefinição de como dados sensíveis são detectados, classificados e protegidos.

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