Protección y Clasificación de Datos impulsada por IA/ML

Evite la fuga de información etiquetando los datos y automatizando la protección

Las organizaciones necesitan clasificar sus datos para comprender su valor y determinar su nivel de sensibilidad, prevenir violaciones de datos e incidentes críticos protegiendo adecuadamente dichos datos y cumplir con las regulaciones relevantes específicas de la industria (PCI, GDPR, etc.).

La mayoría de las empresas implementan enfoques teóricos en lugar de realistas que consideran las complejidades de la organización. Al mismo tiempo, la mayoría de las organizaciones confían en etiquetas simplistas o utilizan demasiadas etiquetas que en última instancia confunden a los usuarios. Además, los sistemas de clasificación de datos obsoletos ignoran el cumplimiento de la normativa e implican una dependencia excesiva del usuario para clasificar los datos.

Enfoque de Sealpath para la clasificación de datos

El poder de la inteligencia artificial y el machine learning al servicio de la clasificación de la información

• Su alto nivel de precision se basa en el pre-entrenamiento de modelos de datos durante años con:
  • Datos sectoriales (financiero, automoción, defensa, aeroespacial, salud, etc.).
  • Varios tipos de documentos (facturas, CV, propiedad intelectual, etc.).
  • Datos de regulaciones (PCI, HIPAA, GDPR, CMMC, etc.).
• Utiliza algoritmos eficientes para mejorar la precisión de la clasificación de datos: Support Vector Machines (SVM), Neural Networks, Logistic Regressions, Linear Regressions, Decision Trees, and Natural Language Processing (NLP).

Mejora de la precisión de la clasificación de datos con datos sectoriales y comentarios de los usuarios

La clasificación de un fichero puede variar significativamente de un sector a otro. En entrenamiento continuo de modelos de inteligencia artificial con datos sectoriales es vital. Esto permite al sistema de aprendizaje automático decidir el tipo de clasificación de un documento después de una inferencia sobre el conjunto de parámetros en un documento o correo electrónico.  El modelo entrenado, junto con un potente software especializado en clasificación de datos, ayuda a minimizar los errores humanos, el coste y el tiempo en el etiquetado de la información corporativa.

Estos modelos alimentados con datos sectoriales y regulatorios se retroalimentan y mejoran continuamente con veredictos de clasificación de usuarios. Esto ayuda a corregir las posibles ineficiencias de precisión en una organización específica en diferentes iteraciones.

• El usuario recibe sugerencias sobre el nivel de clasificación;
• Las sugerencias permiten a los usuarios evitar cometer errores en el proceso de clasificación;
• Los veredictos de los usuarios ayudan a mejorar continuamente el proceso, y la mejora en la precisión se acelera a una tasa del 8% por hora por usuario;
• El usuario no necesita formación previa para clasificar documentos.

El mecanismo de gestión de datos anónimos subyacente que permite este aumento es único, no está disponible en otros productos en el mercado y fue diseñado para el software impulsado por IA / ML desde el principio.

Un enfoque flexible con 4 dimensiones de clasificación de datos diferentes

El sistema de Machine Learning e Inteligencia Artificial en el que se basa puede dar a los usuarios sugerencias sobre las siguientes dimensiones:

• Sensibilidad a los datos: Clasificación basada en el nivel de daño que puede causar a la organización si cae en las manos equivocadas. (por ejemplo, altamente confidencial, interno, público, etc.);
• Regulación asociada: Clasificación basada en el contenido relacionado con regulaciones específicas de la industria (por ejemplo, PCI, GDPR, etc.);
• Tipos de datos: Clasificación basada en datos financieros, PII, PHI, Propiedad Intelectual, etc.;
• Alcance de la difusión: por ejemplo, difusión interna, proveedores externos, etc.

Un enfoque 360º que automatiza la protección de la información clasificada

La protección de SealPath, combinada con el robusto sistema de clasificación impulsado por IA y Machine Learning, agiliza los esfuerzos la organización para mitigar los errores de información confidencial de manera rápida y rentable, de la siguiente manera:

• El administrador asocia las etiquetas de clasificación y cumplimiento con políticas de protección específicas de SealPath;
• Cuando se detecta un archivo clasificado con un cierto nivel de sensibilidad, se protege automáticamente sin intervención del usuario;
• La protección automática se aplica al editar un archivo a través de Microsoft Office o al detectar datos etiquetados en servidores de archivos, sistemas de almacenamiento en la nube, etc.;
• Los informes detallados sobre la actividad del usuario final en la clasificación y protección también están disponibles para el administrador.

La solución también permite la personalización del etiquetado visual (cambio de fuente, múltiples colores, etc.), metadatos configurables, aplicación / advertencia para guardar archivos, imprimir, enviar correos electrónicos, etc.

Diferencias clave con sistemas rudimentarios de clasificación de datos

• Sugerencias de clasificación de datos de IA/ML;
• Fácil de usar e implementar;
• Precisión continuamente mejorada con datos de la industria y feedback de los usuarios;
• Enfoque flexible con diferentes dimensiones de clasificación de datos;
• La protección de información está 100% integrada, lo que permite la protección automática de los datos etiquetados.

Los principales beneficios

• Permite aplicar la protección más adecuada para evitar fugas de datos;
• Permite a los dueños de la información comprender su huella de datos y controlarla dondequiera que viaje;
• Garantiza el cumplimiento a través de un sistema de clasificación de datos fácil de usar;
• Permite a los usuarios clasificar sus datos con una confianza y precisión sin precedentes;
• Proporciona protección automatizada basada en etiquetas de clasificación y cumplimiento.

Integración con otras soluciones de lassificación de datos

SealPath es capaz de acceder a los metadatos de los archivos e interpretar el nivel de clasificación. Esto es así, tanto en los documentos a los que acceden los usuarios e emails, como en los documentos que se almacenan en servidores de archivos, o gestores documentales. Esta integración le permite unir las políticas de protección de SealPath con etiquetas de clasificación.

Una vez que las etiquetas de clasificación  y las políticas de protección de SealPath  están vinculadas, los archivos clasificados con estas etiquetas se protegerán automáticamente. SealPath se integra también con soluciones de clasificación de datos como GetVisibility, Boldon James, Titus, Microsoft MIP, Tukan IT, Janus, Kriptos, etc.