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使用深度學(xué)習(xí)工具來(lái)保護(hù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

倩倩 ? 來(lái)源:百度粉絲網(wǎng) ? 2020-09-10 10:15 ? 次閱讀
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產(chǎn)品路線圖,合同和公司戰(zhàn)略的其他組成部分形式的數(shù)百萬(wàn)個(gè)文檔也代表了內(nèi)部或云中存儲(chǔ)的無(wú)結(jié)構(gòu)的脆弱數(shù)據(jù),事實(shí)證明如此。

一家名為Concentric的數(shù)據(jù)安全初創(chuàng)公司本周從隱身模式中脫穎而出,聲稱(chēng)是第一個(gè)使用深度學(xué)習(xí)工具來(lái)幫助公司確定非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)駐留在何處以及如何保護(hù)它的公司。在量化數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)的同時(shí),Concentric還聲稱(chēng)其“語(yǔ)義智能”平臺(tái)可生成洞察力,這些洞察力可用于保護(hù)戰(zhàn)略數(shù)據(jù),同時(shí)還可滿(mǎn)足數(shù)據(jù)治理要求。

由業(yè)內(nèi)資深人士創(chuàng)立的這家位于圣何塞的創(chuàng)業(yè)公司也在周三(1月29日)宣布了由Clear Ventures牽頭的750萬(wàn)美元融資。

Clear Venture的創(chuàng)始人兼管理合伙人克里斯·魯斯特(Chris Rust)說(shuō):“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)現(xiàn)在是該行業(yè)的主要威脅面,因?yàn)樗叨确稚⒉⑶乙愿鞣N形式出現(xiàn),并且很難保護(hù)關(guān)鍵業(yè)務(wù)內(nèi)容?!?/p>

同心的自動(dòng)化方法應(yīng)用深度學(xué)習(xí)來(lái)生成對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語(yǔ)義理解。根據(jù)這家初創(chuàng)公司的說(shuō)法,其框架可以發(fā)現(xiàn),分類(lèi)和分類(lèi)業(yè)務(wù)文檔。該初創(chuàng)公司發(fā)布的另一份數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告指出,企業(yè)數(shù)據(jù)中心通常包含數(shù)百萬(wàn)個(gè)不安全的文檔,這些文檔可能在組織之間不適當(dāng)?shù)毓蚕怼?/p>

除了通過(guò)“過(guò)度共享”防止數(shù)據(jù)泄露外,該方法還可以保護(hù)用戶(hù)免受與越來(lái)越多的數(shù)據(jù)隱私法規(guī)有關(guān)的罰款。

安全挑戰(zhàn)帶來(lái)了從薪資信息到源代碼的各種非結(jié)構(gòu)化公司數(shù)據(jù),而且這種情況正在增長(zhǎng)。同心估計(jì),一家普通公司平均可產(chǎn)生約1000萬(wàn)份文檔,其中約120萬(wàn)份文檔被視為“關(guān)鍵業(yè)務(wù)”。

根據(jù)數(shù)據(jù)安全性研究,超過(guò)80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的,這意味著它們被嵌入到組織中分布的文檔和源代碼文件中。隨著員工“共享”安全分類(lèi)不足的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)變得更加脆弱。

Concentric首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Karthik Krishnan表示:“大量數(shù)據(jù)沒(méi)有安全保障,無(wú)法識(shí)別,分類(lèi)錯(cuò)誤并處于風(fēng)險(xiǎn)之中?!?“目前,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非常豐富且分散,其中包括數(shù)量驚人的關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息?!?/p>

該初創(chuàng)公司指出,當(dāng)前用于保護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)或限制訪問(wèn)的安全框架并不涵蓋非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)??紤]到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題的范圍,其語(yǔ)義平臺(tái)尋求使一項(xiàng)任務(wù)自動(dòng)化,而這將使已經(jīng)應(yīng)對(duì)持續(xù)不斷的錯(cuò)誤警報(bào)的IT團(tuán)隊(duì)不堪重負(fù)。

Concentric沒(méi)有提供有關(guān)其語(yǔ)義智能平臺(tái)的技術(shù)細(xì)節(jié),但聲稱(chēng)已經(jīng)掃描了來(lái)自金融和醫(yī)療保健行業(yè)客戶(hù)的2600萬(wàn)個(gè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件。它的深度學(xué)習(xí)方法通??常側(cè)重于過(guò)度共享業(yè)務(wù)文檔。該框架采用了一個(gè)公式,該公式權(quán)衡了由于安全違規(guī)和不適當(dāng)?shù)奈臋n共享而造成的物質(zhì)損失。

數(shù)據(jù)安全研究發(fā)現(xiàn),過(guò)度共享非結(jié)構(gòu)化公司數(shù)據(jù)非常重要,因?yàn)樗按蟠笤黾恿送{面”。

這家初創(chuàng)公司的創(chuàng)始人曾在網(wǎng)絡(luò)和安全公司工作,包括Aruba Networks,Hewlett Packard Enterprise,Juniper Networks,PGP Corp.及其母公司Symantec。

旨在幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在公共和私營(yíng)部門(mén)中都越來(lái)越受歡迎。例如,國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局去年宣布了一項(xiàng)努力,以填補(bǔ)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的安全漏洞。該機(jī)構(gòu)說(shuō),例如,在DARPA計(jì)劃下開(kāi)發(fā)的威脅檢測(cè)算法可用于對(duì)威脅“在不同數(shù)據(jù)類(lèi)型和來(lái)源的情況下”。

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