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

Saiba como a Cyera está usando classificação baseada em IA para transformar o legado Data Security Posture Management (DSPM) e fornecer insights precisos e autônomos sobre o risco de seus dados. Entenda as limitações do DSPM tradicional baseado em regras e por que as organizações precisam adotar plataformas de próxima geração que aproveitam IA e ML para se manterem à frente das ameaças de dados modernas.

Por muitos anos, as organizações confiaram em soluções de segurança de dados legadas. Essas soluções abrangiam regras rígidas baseadas em normas, classificações manuais e políticas inflexíveis que lutavam para atender às necessidades em evolução das empresas. A Cyera usa técnicas inovadoras de inteligência artificial (IA) para oferecer velocidade e precisão incomparáveis. Abaixo você pode encontrar 5 comparações entre plataformas mais recentes e legadas.

Classificação Inteligente de Dados

Os sistemas DSPM legados geralmente dependem de correspondência de padrões rígida gerenciada por humanos, como expressões regulares (RegEx), para classificar dados. Embora o RegEx seja uma técnica útil para rotular dados, ele é propenso a falsos positivos. O RegEx requer um processo manual de validação e ajuste, retardando significativamente a classificação. Mesmo quando ajustado manualmente, o RegEx é propenso a falsos positivos ruidosos, resultando em saídas que não podem ser confiáveis. Por exemplo, ferramentas legadas frequentemente confundem qualquer número de 9 dígitos com um número de seguridade social (SSN) confidencial.

Os sistemas DSPM modernos, alimentados por IA e aprendizado de máquina (ML), podem analisar padrões de dados complexos e contexto para classificar informações com mais precisão. Por exemplo, a Cyera usa técnicas de IA como Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) para identificar quais números de 9 dígitos são SSNs, IDs fiscais, números de roteamento bancário e quais são IDs de funcionários de 9 dígitos menos sensíveis. Os sistemas DSPM modernos oferecem maior precisão e eficiência na classificação de dados, reduzindo custos operacionais e aumentando a confiança da sua organização nos resultados da ferramenta.

Classificações em Nível de Arquivo

As ferramentas DSPM legadas não conseguem classificar arquivos e identificar o contexto de negócios. O contexto no nível do arquivo é essencial para implementar processos robustos de proteção de dados e gerenciamento de registros. Por exemplo, o nome de um médico encontrado no relatório de diagnóstico de um paciente deve ser tratado com um nível mais alto de confidencialidade quando comparado ao nome de um médico encontrado em um panfleto de marketing de saúde.

DSPMs modernos como o Cyera incorporaram técnicas de inteligência artificial para identificar com precisão a classificação do arquivo, como atas de reuniões, relatórios de diagnóstico, currículos e contracheques de funcionários. Isso permite que sua organização aplique medidas de segurança mais granulares e contextualmente apropriadas, garantindo que informações confidenciais sejam tratadas e protegidas.

Ambiente de Dados Aprendidos

A maioria dos sistemas DSPM legados adota uma abordagem única para todos na classificação. RegEx deve ser escrito para cada caso de uso específico do cliente, retardando significativamente a implementação. Além disso, os padrões devem ser mantidos atualizados à medida que os dados da organização evoluem.

As soluções modernas usam técnicas de IA para entender profundamente o cenário de dados único e dinâmico de cada organização. Por exemplo, a Cyera aprende e classifica automaticamente dados exclusivos do seu ambiente, como números de identificação internos e tipos de documentos, tudo sem ajustes manuais. As classes de dados aprendidas garantem que todos os tipos de dados relevantes sejam contabilizados e devidamente protegidos.

Classificação Consciente do Contexto

Os sistemas DSPM tradicionais lidam com dados com a mesma classificação de maneira uniforme, sem levar em conta o contexto de sua descoberta. Por exemplo, uma ferramenta legada pode tratar todas as informações de saúde da mesma forma, seja relacionada a clientes ou funcionários, ou seja identificável ou anonimizada.

As plataformas mais recentes com tecnologia de IA ajudam as equipes de segurança a entender o que seus dados representam e simplificam os fluxos de trabalho de resposta e remediação. Isso permite esforços de segurança de dados mais eficientes e direcionados. Por exemplo, se uma pasta contendo dados de clientes de repente se tornar amplamente acessível a funcionários de Recursos Humanos que normalmente não teriam acesso a dados de clientes, o DSPM moderno irá marcá-la como de alto risco e acionar controles adicionais. Ao identificar essas ameaças contextuais, essas soluções reduzem proativamente o risco antes que incidentes ocorram.

Uma Visão Geral Clara e Concisa

Para fornecer uma visão geral clara, criamos uma tabela comparando aspectos-chave dos sistemas DSPM com inteligência artificial e sistemas DSPM legados:

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Se você está usando atualmente sistemas legados fragmentados e processos manuais para DSPM, é hora de fazer um upgrade.

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