資料安全提供商 Immuta 推出的增強功能
資料安全提供商 Immuta 宣布對其面向 Databricks 的資料安全平臺進行了重大增強，以賦予資料團隊利用 Immuta 平臺功能的能力。這些更新旨在開放資料價值，降低成本，加速創新並保持穩固的資料安全性。關鍵的更新包括與 Databricks Unity 目錄的本地整合，該目錄將客戶與 Immuta 的最新平臺功能存取在一起，例如本地化的敏感資料發現、改進的安全性和人工智慧（AI）工作負載的存取控制以及增強的資料安全地位管理。該公司表示它透過提供一個全面的平臺而不僅僅是一個單獨的點解決方案，使其區別於競爭對手。該平臺包括三個主要產品模組：Discover，Secure 和 Detect。Discover 模組有助於發現敏感資料並自動捕獲模式更改。另一方面，Secure 模組將高級資料存取策略對映到資料倉庫策略並執行存取控制。最後 Detect 模組實現使用者和活動監控、行為分析和風險評分，使組織能夠主動識別和解決內部威脅等問題。
基於屬性的存取控制
該公司聲稱其存取控制方法（稱為基於屬性的存取控制 ABAC）在效能和效率上超越了傳統的基於角色的存取控制（RBAC）。根據一份最近的 GigaOm 報告，利用 ABAC 可以將策略負擔減少 93 倍，從而為組織節省約 50 萬美元的時間和機會成本。「我們專利的敏感資料發現方法允許在不離開資料庫的情況下對資料進行分類，從而創造出更有效的資料策略以滿足嚴格的資料本地化法規要求，」Plassnig 說道。「此外我們最大化了價值和速度，並實現了資料安全地位管理和超出策略閾值的風險修復。」
實現安全的 AI 資料遷移至雲端
Immuta 表示將資料遷移到雲端的趨勢日益增長，這在安全保護方面提出了更大的挑戰，可能阻礙資料遷移專案。該公司與 Databricks 的新整合有效處理了資料安全管理的細節方面。該公司聲稱，此整合將使共同客戶能夠專注於提高從資料中提取價值的效率。透過利用 Databricks Unity 目錄的功能，包括行篩選和列遮罩，Immuta 提供了一個包括資料發現、安全性、存取控制和監控的解決方案。
在模型訓練期間實施必要的控制
Immuta 強調其防止在模型訓練過程中包含敏感資料的承諾，並透過更深入整合有助於確保 AI 工作負載符合 GDPR、HIPAA 和行業特定標準等法規。
監控資料供應鏈的關鍵元件
Immuta 的 Detect 模組透過整合資料存取日誌，使資料和安全團隊能夠持續監控和分析使用者行為和資料存取許可權的變化，涵蓋源、查詢和使用者活動，並提供有關安全配置和資料分類更改的有價值見解。此外 Detect 功能根據資料的敏感性和保護措施（如資料遮罩或宣告的存取目的），自動對資料進行評分。這使得資料和安全團隊能夠優先處理風險並即時收到有關潛在安全事件的警報。
對於 Immuta 的下一步計劃
Plassnig 表示與資料遷移相關的日益增長的挑戰產生了對雲端資料管理和安全解決方案的需求。Immuta 致力於鼓勵企業投資者與資料安全領導者建立合作夥伴關係。目標是使投資者對其資料和資產具有增強的控制和可見性。「透過提供鍵入資料的合適人員以便他們能夠構建更多的資料產品、協作、共享資料並創造新的收入流的更好的資料安全和簡化操作，組織能夠更好地利用其資料價值，」Plassnig 表示。「Immuta 致力於透過提供敏感資料發現、安全性和存取控制的整合平臺以及活動監控，幫助組織從其資料中開放價值。」
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