Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Concentric AI đã nâng cao giải pháp DSPM Semantic Intelligence™ bằng cách kết hợp khả năng phát hiện và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong các tệp âm thanh và video. Bản cập nhật này thể hiện một bước tiến đáng kể trong bảo mật dữ liệu bằng cách cho phép nhận dạng và bảo vệ thông tin nhạy cảm được chia sẻ trong các cuộc họp ảo trên các nền tảng như Zoom, Microsoft Teams và WebEx. Cho đến khi có sự phát triển này, ngành không có phương tiện nào để phát hiện nội dung nhạy cảm ở các định dạng phương tiện như vậy.

Sự gia tăng của các cuộc họp ảo đã dẫn đến sự bùng nổ trong việc trao đổi thông tin độc quyền thông qua các kênh âm thanh và video. Những rủi ro liên quan đến việc xử lý sai dữ liệu này có thể có tác động đáng kể đến vị thế cạnh tranh và danh tiếng của công ty. Giải pháp của Concentric AI giải quyết rủi ro này bằng cách sao chép và phân tích nội dung của các cuộc họp ảo, sử dụng AI để xác định chính xác dữ liệu nhạy cảm mà không tạo ra kết quả dương tính giả. Đây là một nhiệm vụ khó khăn khi sử dụng các phương pháp truyền thống do tính chất năng động của các cuộc hội thoại.

Nền tảng của Concentric AI không chỉ xác định và phân loại nội dung kinh doanh nhạy cảm hoặc quan trọng mà còn tự động gắn thẻ nội dung đó để hợp lý hóa các quy trình bảo mật dữ liệu. Việc sử dụng AI làm tăng độ chính xác và hiệu quả của việc phát hiện và phân loại dữ liệu, tránh nhu cầu sử dụng các biểu thức chính quy phức tạp và ghi nhãn thủ công. Giải pháp này chủ động giám sát các rủi ro như quyền không phù hợp, chia sẻ không an toàn và truy cập trái phép, đồng thời có khả năng tự động khắc phục các sự cố về quyền và chia sẻ. Việc tích hợp này với các giải pháp bảo mật và API đám mây khác đảm bảo khả năng bảo vệ liên tục trước các hành vi vi phạm dữ liệu.

Công nghệ học sâu của công ty hỗ trợ phương pháp bảo vệ cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Phân tích Khoảng cách Rủi ro™ của Concentric AI so sánh các tài liệu trong cùng danh mục để phát hiện những điểm bất thường và rủi ro do chia sẻ quá mức và phân loại sai. Cách tiếp cận này tận dụng kiến ​​thức của chủ sở hữu nội dung mà không áp đặt các yêu cầu phân loại rắc rối, loại bỏ nhu cầu cập nhật thường xuyên các quy tắc và chính sách.