Heute stärken wir unsere branchenführende Data Classification Engine mit leistungsstarken neuen KI-Funktionen zur Datenklassifizierung.
Durch den Einsatz neuartiger Techniken des maschinellen Lernens zur Analyse von Stimmung und Geschäftskontext kann Varonis die individuellen Daten der Kunden besser als je zuvor automatisch entdecken, verstehen und kategorisieren.
Ohne eine genaue und vollständige Datenklassifizierung ist es unmöglich, Risiken zu priorisieren, Exposure zu beheben oder nachgelagerte Sicherheitskontrollen durchzusetzen. Gartner berichtet, dass über 35 % der Datensicherheitsprojekte aufgrund unzureichender Datenermittlung und -klassifizierung scheitern.
Jeder Varonis-Kunde ist anders, jeder hat seine eigenen proprietären Datentypen und -formate. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit trainierbarer KI-Klassifikatoren und der praxiserprobten Klassifizierung von Varonis können Unternehmen von den Vorteilen mehrerer Techniken profitieren, um ein Maximum an Genauigkeit, Leistung und Wirtschaftlichkeit zu erzielen. Kein rigoroses Tuning, keine Black Boxes.
Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, wie unsere KI-Klassifizierung der nächsten Generation funktioniert und was uns von den KI-Klassifizierung-Lösungen der ersten Generation unterscheidet.
Varonis gilt seit langem als die führende Datensicherheitslösung auf dem Markt und verfügt über fast zwei Jahrzehnte Expertise in der Datenklassifizierung. Unsere Klassifizierung-Engine wird in The Forrester Wave™ for Data Security Platforms für ihre Skalierbarkeit, Genauigkeit, Kontexterkennung und inkrementelle Scan-Funktionalität anerkannt.
Unser Ansatz zur Datenklassifizierung basiert auf einem Prinzip, das wir die drei Cs nennen:
Andere Lösungen beruhen auf Stichproben – auch wenn unlogisch ist, dies zu tun. Sie liefern nur begrenzten oder keinen Kontext zu Exposure-, Identitäts- und Datenzugriffsaktivitäten, und erkennen daher keine neuen oder geänderten Daten, ohne zeitaufwändige erneute Scans durchzuführen
Ein CISO, der von einer anderen Klassifizierungstechnologie zu Varonis wechselte, sagte: „Unser Dreijahresvertrag lief aus, bevor unser erster Scan abgeschlossen war. Zu diesem Zeitpunkt waren die Ergebnisse bereits völlig veraltet.“
Wir sind stolz auf unsere Fähigkeit, auf Klassifizierungsergebnisse zu reagieren, mit Echtzeitwarnungen bei der Weitergabe vertraulicher Daten, Fehlkonfigurationen, abnormalem Zugriff, übermäßigem Zugriff – alles, was Daten gefährdet oder gegen Richtlinien verstößt.
Die Fähigkeit, Multi-Petabyte-Umgebungen zu klassifizieren, war entscheidend für unseren Erfolg. Wir haben die Lücken geschlossen, die KI-basierte Klassifizierungstools der ersten Generation hinterlassen haben und Varonis zur ultimativen Klassifizierungslösung für alle Ihre Daten gemacht, unabhängig davon, wo sie sich befinden.
In Gesprächen mit Kunden über ihre Erfahrungen mit der KI-Klassifizierung der ersten Generation haben wir mehrere Herausforderungen bei anderen Lösungen identifiziert, die übereilt auf den Markt gebracht wurden oder zu sehr auf LLMs für allgemeine Zwecke angewiesen sind. Diese Gespräche führten zu funktionalen Anforderungen an unsere KI.
KI-Modelle der ersten Generation benötigten Hunderte oder Tausende von richtig positiven und richtig negativen Ergebnissen, um benutzerdefinierte Klassifikatoren zu trainieren. Der Trainingsaufwand für die benutzerdefinierten Klassifikatoren von Varonis ist minimal. Um ein hohes Maß an Genauigkeit zu erreichen, sind nur sehr wenige echte Positivwerte erforderlich.
Bei ineffizienter Nutzung kann KI einen erheblichen Rechenaufwand erfordern. Dies hat dazu geführt, dass viele Anbieter verlangen, Kundendaten an die Cloud-Computing-Infrastruktur des Anbieters zur Klassifizierung zu senden. Die Rechenleistung der KI-Modelle von Varonis ist effizient genug, um sie auf lokalen Rechnern auszuführen. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern bedeutet auch, dass die Daten die Umgebung des Kunden nicht zum Scannen verlassen müssen.
Anwender von KI-Klassifizierungen der ersten Generation berichteten, es sei schwierig festzustellen, ob die KI-Modelle die erforderlichen Datensätze konsistent identifizieren, insbesondere in Kombination mit Stichproben, wie es bei vielen Anbietern üblich ist.
In anderen Fällen, in denen Kunden verifizieren konnten, dass die KI die erforderlichen Datensätze nicht konsistent identifizierte, blieb ihnen nichts anderes übrig, als auf die Hilfe des Anbieters zu warten – die KI-Modelle waren eine „Black Box“. Die KI-Modelle von Varonis sind für Kunden hinreichend transparent und anpassbar.
Mit dem Hinzufügen der KI-Klassifizierung erweitert Varonis seine bereits umfangreichen Klassifizierungsfunktionen und stellt Teams ein vollständiges Arsenal zur Auswahl des richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe zur Verfügung.
KI ist auf die Bestimmung von Kontext und Stimmung spezialisiert. Allerdings ist KI unter Umständen weniger effizient und genau als regelbasierte Klassifizierungsmethoden, wenn sie zur Identifizierung vieler Datenelemente verwendet wird, die unsere Kunden finden müssen, wie Kreditkartennummern, Zugangsdaten, Kontonummern und andere Kennungen.
Die wahre Magie liegt in der Kombination von beidem. Bei aktuellen Tests wurde durch das Hinzufügen trainierbarer Klassifikatoren zu unseren vorhandenen Klassifizierungsrichtlinien die Standardgenauigkeit von ~95 % auf über ~99 % erhöht, was sowohl falsch-negative als auch falsch-positive Ergebnisse reduzierte.
Die richtige Strategie zur Datenklassifizierung kann Ihrem Unternehmen helfen, Verstöße zu verhindern, Vorfälle schnell zu untersuchen und sicherzustellen, dass Sie die zunehmend strengeren Vorschriften einhalten. Durch die Konzentration auf Abdeckung, Genauigkeit und Skalierbarkeit kann Ihnen die Varonis Data Security Platform dabei helfen, Ihre größten Sicherheitsrisiken praktisch ohne manuellen Aufwand zu überwinden.
Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.