كيف يصنف Wiz البيانات: دقيقة ومتكيفة ومعتمدة على السحابة

مقدمة: لماذا يهم تصنيف البيانات

في البيئات السحابية الأصلية اليوم، تتوفر البيانات في كل مكان. لكن ليست كل الأمور ذات أهمية متساوية – ومحاولة التعامل معها بنفس القدر غالبًا ما تؤدي إلى إضاعة الوقت، وسطح المخاطر المتضخم، والإرهاق التنبيهي.

ولهذا السبب يعد التصنيف الفعال للبيانات أمرًا ضروريًا. لا يقتصر الأمر على العثور على البيانات الحساسة فحسب، بل يتعلق أيضًا بتحديد ما تعنيه البيانات الحساسة بالنسبة لشركتك، وتحديدها بدقة، واتخاذ الإجراءات عندما تكون أكثر أهمية. التصنيف هو كيفية الانتقال من الاكتشاف إلى تحديد الأولويات ثم الحماية.

تستمر هذه المدونة من موقعنا أول مشاركة، حيث تناولنا السؤال: أين توجد بياناتي الحساسة ومن يمكنه الوصول إليها؟ والآن ننتقل إلى الخطوة الحاسمة التالية: كيف يقوم Wiz بتصنيف تلك البيانات على نطاق واسع، ولماذا يجب أن تثق بها؟

ثلاثة أنواع من المصنفات في Wiz

يقدم Wiz خيارات تصنيف متعددة لتتوافق مع احتياجات مؤسستك:

1. بنيت في المصنفات
   يوفر Wiz مجموعة واسعة من المصنفات المضمنة لاكتشاف الأنواع الشائعة من البيانات الحساسة مثل معلومات تحديد الهوية الشخصية والبيانات المالية وبيانات الاعتماد ومعرفات الرعاية الصحية. وقد تم تعيينها وفقًا لمعايير الصناعة مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR)، وHIPAA، وPCI DSS، وتوفر تغطية سريعة بأقل قدر من التكوين. تعلم المزيد هنا.

2. المصنفات المخصصة
   هل تحتاج إلى تصنيف البيانات الخاصة أو الخاصة بالأعمال؟ يتيح لك Wiz تحديد القواعد الخاصة بك باستخدام الكلمات الأساسية أو الأنماط أو المنطق الخاص بالسياق. ويمكن تعيينها إلى أطر الامتثال الداخلية أو مخططات التصنيف المخصصة. تعلم المزيد هنا.

3. مصنفات الروايات (جديدة في Wiz – الآن قيد المعاينة!)
   لا تتناسب كل الحساسية مع قالب ثابت. تستخدم Novel Classifiers الجديدة من Wiz نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعرفة ما تعنيه كلمة “حساس” داخل بيئتك – أنماط تظهر مثل المعرفات الداخلية أو الهياكل الخاصة أو المصطلحات الخاصة بالعميل والتي لا يمكن اكتشافها بواسطة قاعدة تم إنشاؤها مسبقًا.

أضواء كاشفة – مصنفات الرواية

الجديد في ويز: تستخدم مصنفات الروايات الذكاء الاصطناعي للتعلم والتكيف مع الوسائل الحساسة لعملك – الكشف عن أنماط فريدة تتجاوز القواعد الثابتة.

تم تصميم Novel Classifiers لتتطور مع عملك، مما يساعد في الكشف عن إشارات البيانات الفريدة التي تهمك كثيرًا.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل مصنفات الروايات؟
تستخدم مصنفات Novel الخاصة بـ Wiz التعلم غير الخاضع للإشراف لفهم ما تعنيه كلمة “حساس” في بيئتك – دون الاعتماد على قوالب محددة مسبقًا أو تدريب النماذج المخصصة. من خلال تحليل أشجار الملفات بأكملها والبيانات التعريفية المرتبطة بها، يقوم Wiz بتجميع البيانات المماثلة في مجموعات غنية بالسياق. بعد ذلك، وباستخدام أمثلة تمثيلية من كل مجموعة، يطلب Wiz من نماذج اللغات الكبيرة الرائدة في الصناعة تفسير وتسمية ما تمثله تلك البيانات.

قوة هذا النهج تأتي من الجودة وعمق السياق يمكن لـ Wiz فقط توفير ذلك – بدءًا من العلاقات الهيكلية والوصول إلى بيانات التعريف وحتى إشارات الاستخدام السحابية الأصلية. بدلاً من تدريب نماذجنا الخاصة، فإننا نركز على التقييم المستمر وتطبيق أفضل النماذج المتاحة لتقديم نتائج تصنيف سريعة ومرنة وعالية الجودة.

كيف يصنف Wiz البيانات: من الطريقة إلى النتيجة

التصنيف في Wiz ذكي وقابل للتكيف. بدلاً من تطبيق نهج مقاس واحد يناسب الجميع، يستخدم Wiz أساليب مختلفة بناءً على بنية بياناتك وحجمها وسياقها:

• تصنيف البيانات الوصفية فقط للسجلات وأنواع البيانات التي يمكن التنبؤ بها

• أخذ عينات متفرقة لمجموعات البيانات المنظمة والمتكررة مثل النسخ الاحتياطية

• مسح المحتوى الكامل للملفات غير المنظمة والمختلطة المحتوى

يستخدم Wiz أسلوب تصنيف متدرج يعتمد على بنية بياناتك وحجمها ومخاطرها – مع الموازنة بين السرعة والدقة والثقة.

ولكن التصنيف هو أكثر من مجرد الكشف. قبل أن يقوم Wiz بتصنيف أي بيانات، فإنه يقوم بتنفيذ خطوات أساسية لضمان أن النتائج غنية بالسياق ودقيقة. يبدأ ذلك باكتشاف مكان وجود البيانات، وتحليل بنية الكائنات وعلاقاتها، وتجميع العناصر المتشابهة معًا — مما يؤدي إلى إنشاء الأساس لتصنيف ذي معنى على نطاق واسع. وإليك ما يحدث تحت الغطاء:

• اكتشاف: جرد الكائنات والأصول عبر السحابة وDBaaS

• تحليل: اختر الطريقة المناسبة لكل كائن، وصنفه وفقًا لذلك

• التخصيب: أضف مستويات الحساسية وعلامات الامتثال وسياق الملكية

• ضوابط الدقة: تطبيق درجات الثقة، والتحقق من صحة الإيجابيات الكاذبة، وتحسينها مع مرور الوقت

هذه مجرد مراحل عالية المستوى من عملية التصنيف القوية التي يقوم بها Wiz. هل تريد أن ترى كيف تعمل كل خطوة، وما الذي يجعل المحرك فعالاً إلى هذا الحد؟ قم بتنزيل الورقة البيضاء.

مصمم للعمل: جعل التصنيف قابلاً للاستخدام

يجعل Wiz نتائج التصنيف قابلة للتنفيذ عبر المنتج:

• عرض نتائج البيانات: تعرف على البيانات التي تم العثور عليها وأين ولماذا

• التسميات والمرشحات: تصفية حسب التصنيف، وخطورة، وإطار الامتثال. تطبيق التسميات المضمنة أو المخصصة.

• تجاهل القواعد: قمع الإيجابيات الكاذبة أو تحديد المنطق المخصص

• التحقق من صحة الإنسان: التحقق من صحة النتائج يدويًا في النتيجة أو مستوى القضية

• التعلم المستمر: يتكيف Wiz بناءً على التعليقات للتحسين بمرور الوقت

لماذا تثق بمحرك تصنيف Wiz؟

• يكون التصنيف صاخبًا إذا لم يكن مستندًا إلى السياق والدقة. تم تصميم Wiz لتحديد أولويات كليهما. محرك التصنيف الخاص بنا هو:

  • قابلة للتطوير عبر بيئات متعددة السحابة والهجينة

  • علم السياقباستخدام البيانات الوصفية والإثراء ورسم خرائط العلاقات

  • الأداء الأمثل من خلال طرق متدرجة مثل أخذ العينات والكشف عن التنسيق

  • قابلة للتكيف، وذلك بفضل الابتكارات مثل Novel Classifiers

  وانها لا تقف ساكنا. بدءًا من الإمكانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Novel Classifiers وحتى الإثراء في الوقت الفعلي والإجراءات المستندة إلى السياسات، تم تصميم محرك التصنيف الخاص بـ Wiz للتطور – مع التحسين المستمر في الأداء والدقة والقدرة على التكيف.

الخلاصة: بنيت للعالم الحقيقي

مع استمرار نمو انتشار البيانات، فإن التصنيف هو الطريقة التي يمكنك من خلالها تقليل الضوضاء والتركيز على ما يهم. يجمع Wiz بين الاكتشاف الواسع والكشف الذكي والسياق المدرك للأعمال في محرك تصنيف دقيق وقابل للتكيف وقابل للاستخدام.

سواء كنت قد بدأت للتو أو قمت بتطوير برنامج لأمن البيانات، فإن Wiz يساعدك على معرفة ما هو حساس، وسبب أهميته، وما يجب فعله بعد ذلك.

للتعمق أكثر في التقنية، اقرأ الورقة البيضاء كاملة.

هذا المنشور جزء من سلسلة مدونات أمن البيانات الخاصة بنا. إذا فاتك ذلك، ابدأ بـ الجزء الأول: أين توجد بياناتي الحساسة ومن يمكنه الوصول إليها؟ وترقبوا المنشور الأخير، حيث سنغطي كيف يساعد Wiz فرق الأمان على الاستجابة لمخاطر البيانات من خلال سير العمل المستند إلى السياق وإعداد التقارير والأتمتة.