Entendendo os dados no contexto: uma abordagem orientada pelo LLM para classificação de dados

A segurança de dados sempre dependeu de um desafio: entender verdadeiramente os dados em si. Durante anos, as organizações adotaram políticas de controle, monitoramento, governança e acesso, mas ainda estão às cegas. Esses métodos ajudaram nas bordas, mas não conseguiram fornecer uma visão real dos dados. Sem saber o que os dados realmente são, como estão sendo usados ou onde estão expostos, até mesmo os programas de segurança mais fortes têm dificuldade em tomar decisões precisas ou realizar as ações corretas em grande escala.

À medida que as empresas migraram de sistemas locais para nuvem, multinuvem e SaaS, esse problema explodiu. Em vez de um punhado de bancos de dados, as organizações agora gerenciam dezenas de milhares de armazenamentos de dados em buckets, servidores de arquivos, data warehouses e ferramentas de colaboração. Cada ambiente apresenta pontos cegos e novas formas de dados complexos e em evolução. As ferramentas antigas não conseguiram acompanhar o ritmo, e o resultado foi uma coleção de mapas parciais e meias verdades.

A classificação baseada em IA da Cyera foi criada para essa realidade desde o primeiro dia. Ele se concentra em entender os dados no contexto, não apenas em rotulá-los. Ao combinar várias abordagens de classificação, incluindo agrupamento, grandes modelos de linguagem, inteligência aprendida e muito mais, a Cyera oferece um mecanismo de classificação continuamente aprimorado que se adapta a ambientes do mundo real e fornece informações precisas em grande escala.

Essa abordagem fornece a única coisa que sempre faltou à segurança de dados moderna: uma compreensão completa e confiável de quais dados existem, onde estão e por que são importantes.

Por que a classificação de dados é importante

Cada empresa está inundada de dados. Bilhões de arquivos, registros e documentos são movidos pelos sistemas todos os dias. As ferramentas tradicionais de classificação confiam apenas em métodos superficiais baseados em regras, como regex, correspondência de padrões ou listas de palavras-chave. Eles conseguem encontrar formatos previsíveis, mas não conseguem interpretar o significado, a intenção ou o contexto comercial.

É por isso que esses sistemas falham:

Eles não podem escalar para a expansão da nuvem e da multinuvem.

O número de armazenamentos de dados explodiu e as ferramentas antigas não conseguem classificar com rapidez ou profundidade suficientes para acompanhar o ritmo.

Eles foram criados para dados previsíveis, não para dados complexos.

Ferramentas como as tradicionais DLP teve um desempenho aceitável quando os dados seguiram padrões conhecidos. Os dados atuais não.

Eles produzem infinitos falsos positivos.

Sistemas baseados em padrões detectam cadeias de caracteres, não significado. As equipes ficam classificando o ruído em vez de corrigir os riscos.

Eles não conseguem entender a relevância do negócio.

Um número de cartão de crédito, um conjunto de dados de teste e um registro de cliente parecem semelhantes sem um contexto mais profundo. As ferramentas antigas não sabem a diferença.

A Cyera descobriu que cerca de 86% dos dados de uma organização são exclusivos de seu ambiente. Ele reflete a linguagem interna, estruturas proprietárias e processos especializados. As ferramentas tradicionais não conseguem interpretar esses dados com precisão, criando pontos cegos que crescem a cada dia.

Compreender os dados hoje exige algo mais: contexto, relacionamentos e significado.

Por que a IA e os LLMs mudam tudo

A chegada dos LLMs em segurança de dados marca uma mudança fundamental. Os LLMs foram projetados para entender as relações entre palavras, frases e conceitos. Sua função principal é interpretar a linguagem e o significado.

Não há parte da segurança cibernética que será transformada mais do que a segurança de dados, porque os LLMs finalmente são capazes de entender os dados da maneira que as pessoas entendem.

Com o LLMs, a classificação pode evoluir da correspondência de padrões para a compreensão cognitiva. Em vez de perguntar: “Essa string corresponde a um padrão”, agora podemos perguntar:

• O que esses dados representam?
• Como está sendo usado?
  Para qual finalidade comercial ela serve?
• Quão sensível é e para quem?
• Quais relacionamentos o conectam a outros dados?

Isso representa uma mudança da visibilidade para a compreensão, dos rótulos para o insight e das regras para a inteligência.

Como a Cyera aplica a inteligência à classificação

A classificação de dados modernos exige mais de uma técnica. Nenhum modelo, conjunto de regras ou algoritmo é capaz de entender todos os tipos de informações em todos os ambientes. Diferentes conjuntos de dados têm diferentes níveis de complexidade, estrutura, ambientes e significado comercial. Para alguns, a classificação baseada em padrões é suficiente. Outros exigem compreensão semântica. Muitos exigem os dois.

O Cyera aborda a classificação como um sistema inteligente e adaptável. Ele reúne vários métodos analíticos e aplica cada um somente onde é mais adequado. Isso mantém a classificação precisa, rápida e eficiente em grande escala. Também garante que informações confidenciais e proprietárias sejam interpretadas por meio do contexto, não apenas do conteúdo.

A seguir estão alguns exemplos das técnicas que a Cyera usa nessa abordagem mais ampla. Eles representam apenas parte da maior inteligência aplicada em toda a plataforma, mas ilustram como a Cyera seleciona o método certo para os dados certos no momento certo.

Um sistema multimodelo projetado para dados do mundo real

O Cyera usa uma abordagem adaptativa em camadas porque diferentes conjuntos de dados precisam de diferentes formas de inteligência. Nenhum modelo único pode resolver a classificação sozinho.

Para ver como isso funciona na prática, aqui estão apenas algumas das muitas técnicas que alimentam o mecanismo de classificação da Cyera:

1. Clustering em grande escala

Os dados gerados por máquina são produzidos em grandes quantidades. O agrupamento agrupa arquivos semelhantes e reduz a redundância para que a classificação possa ser concluída em semanas, não em anos.

2. Distanciamento semântico para identificar semelhanças baseadas em significado

O distanciamento semântico mede o quão estreitamente relacionados documentos são baseados no significado, não apenas nas palavras-chave ou na estrutura. Isso permite que o Cyera detecte quando dois dados transmitem conceitos semelhantes, mesmo que o texto, o formato ou os nomes dos campos sejam diferentes. Também destaca quando conjuntos de dados com aparência semelhante realmente representam conteúdos comerciais diferentes. Isso aumenta a precisão em dados não estruturados, gerados por máquina e proprietários.

3. Validação LLM para correspondência de padrões de alta precisão

A combinação tradicional de padrões revela muitos falsos positivos. A Cyera usa LLMs como uma camada de verificação que determina se um padrão detectado (como uma sequência de números ou uma palavra-chave) realmente representa dados confidenciais. O LLM interpreta o contexto, a intenção e o uso circundantes para confirmar ou rejeitar a correspondência, reduzindo o ruído e garantindo que apenas riscos significativos apareçam.

4. Classificação baseada em LLM para compreensão semântica

LLMs interpretam relacionamentos dentro de documentos para entender quais são os dados representa, não apenas como parece. A Cyera os usa para enriquecer a classificação com um contexto mais profundo, relevância comercial e significado específico do domínio.

5. Classificação aprendida para dados comerciais proprietários

Cada empresa tem dados exclusivos que não correspondem a padrões ou taxonomias públicas. Os modelos aprendidos identificam esses tipos de dados automaticamente analisando conexões, comportamento e semelhança semântica.

Essas técnicas funcionam junto com outras abordagens proprietárias baseadas em LLM para produzir alta precisão e alta recuperação, mantendo a velocidade e a eficiência de custos em grande escala.

Da visibilidade à compreensão e ação

LLMs e técnicas cognitivas nos permitem criar algo que as equipes de segurança nunca tiveram antes: uma visão completa de seu ecossistema de dados. Depois de ter esse entendimento, as possibilidades se expandem. Você pode começar a priorizar os riscos, orientar as equipes em direção às correções de maior impacto e apoiar as partes interessadas com fluxos de trabalho que se integram em toda a empresa.

Mais importante ainda, a abordagem da Cyera à classificação de dados move as organizações da segurança reativa para uma ação informada e confiante. Em vez de perseguir falsos positivos, as equipes podem se concentrar no que realmente importa.

Entendendo os dados no contexto

A classificação é apenas uma peça do quebra-cabeça. As organizações precisam entender os dados para realmente protegê-los. Com a ascensão dos LLMs e da IA, as equipes de segurança finalmente têm a capacidade de interpretar os dados da mesma forma que a empresa faz. Eles podem entender o contexto, o significado, os relacionamentos e a relevância em uma profundidade que as ferramentas antigas nunca alcançaram.

A abordagem da Cyera transforma a classificação em uma compreensão viva e evolutiva do meio ambiente. Ele ajuda as organizações a proteger os dados com clareza e precisão, mesmo que a escala e a complexidade continuem a crescer.

Essa é uma maneira mais inteligente de entender e proteger os dados na era da IA.

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