Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo
%20(1).webp)
DTEX công bố giải pháp quản lý rủi ro nội bộ động dựa trên AI
Generatived
0:00 21/8/25
SAN JOSE, California – DTEX đã công bố cải tiến mới nhất trong quản lý rủi ro nội bộ: giải pháp Phòng ngừa Mất dữ liệu Thích ứng Rủi ro (DLP). Sản phẩm mới này tận dụng nền tảng AI tiên tiến của công ty và là giải pháp đầu tiên trong ngành cung cấp phương pháp tiếp cận DLP linh hoạt. Nền tảng này kết hợp các phát hiện từ quan hệ đối tác nghiên cứu MITRE Inside-R Protect và hướng đến mục tiêu nâng cao khả năng hiển thị và phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn bằng cách phân tích hành vi của nhân viên.
Tổng giám đốc điều hành của công ty, Marshall Heilman, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thích ứng với hành vi con người trong chiến lược phòng ngừa mất dữ liệu. Giải pháp DLP thích ứng rủi ro của DTEX khác biệt so với các công cụ truyền thống ở chỗ sử dụng một khuôn khổ năng động, phát triển theo hành vi người dùng, mang lại khả năng bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ hơn và quản lý chính sách hợp lý. Giải pháp được thiết kế để cung cấp cho các tổ chức những thông tin chi tiết cần thiết để chủ động xử lý tình trạng mất dữ liệu mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh.
Giải pháp mới của DTEX giới thiệu một số tính năng chính, bao gồm DTEX Risk-Adaptive Framework™, giúp đơn giản hóa việc quản lý chính sách thông qua các chính sách bảo vệ dữ liệu thích ứng theo thời gian thực. Giải pháp cũng có tính năng phân loại dựa trên hành vi sử dụng AI để xác định mức độ nhạy cảm của dữ liệu trên nhiều loại tệp, và khả năng quản trị GenAI toàn diện để giám sát việc sử dụng Generative AI). Ngoài ra, giải pháp còn cung cấp khả năng phân loại nội dung trên thiết bị, các biện pháp kiểm soát chú trọng đến quyền riêng tư và thông tin chi tiết điều tra được hỗ trợ bởi AI.
Rajan Koo, Giám đốc Công nghệ (CTO) của DTEX, đã nhấn mạnh khả năng bảo vệ sở hữu trí tuệ và quản lý dữ liệu hiệu quả của giải pháp này bằng cách tận dụng hành vi người dùng và các mẫu tệp. Giải pháp DLP Thích ứng Rủi ro hiện đang có sẵn ở dạng xem trước riêng tư và các bên quan tâm có thể tìm hiểu thêm tại sự kiện trực tuyến sắp tới, "DTEX NEXT". Liên hệ với DTEX để tìm hiểu thêm về cách giải pháp bảo vệ dữ liệu thích ứng này có thể nâng cao chiến lược bảo mật của bạn.
Chia sẻ bài viết này:
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.
Chia sẻ bài viết này:
Chia sẻ bài viết này:
Danh mục
Tin tức
AI và luật/hệ thống/kinh tế/xã hội
Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.
Tin tức mới nhất
NVIDIA chia sẻ hướng dẫn thiết kế phần cứng cho LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã phát hành một hướng dẫn thiết kế phác thảo các phương pháp thực hành nhận biết phần cứng cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Microsoft mở rộng chương trình Copilot với các đại lý dịch vụ bán hàng.
0:00 14/7/26
Microsoft đã công bố các khả năng AI hỗ trợ mới cho Microsoft 365 Copilot và Dynamics 365, giới thiệu Sales Agent và Service Agent nhằm giúp các đội ngũ bán hàng
NVIDIA nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chuyển tải dữ liệu JAX Host cho chương trình đào tạo LLM.
0:00 14/7/26
NVIDIA đã trình bày cách thức giảm tải trên máy chủ (host offloading) trong JAX có thể giảm áp lực lên bộ nhớ băng thông cao của GPU trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.






