Data Security Posture Management ( DSPM )

وضع قواعد نحوية وتصنيفات وسياسات تسمية مشتركة عبر البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة على نطاق واسع

تحديد أصول البيانات الخفية وتحديد أولويات ضوابط البيانات للأنظمة التي تحتوي على بيانات الشركة الخاضعة للتنظيم أو الحساسة.

فهم وصول المستخدمين إلى البيانات المنظمة وغير المنظمة وتطبيق ضوابط أقل الامتيازات

مشاركة البيانات بشكل آمن، واعتماد مساعدي الذكاء الاصطناعي بأمان، وبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي آمنة للمؤسسات، وأتمتة الامتثال.

تحسين وضع أمان بيانات الحوسبة السحابية والبرمجيات كخدمة (SaaS) من خلال تحديد أولويات الأنظمة التي تحتوي على بيانات حساسة ومعالجتها.

تقييم الامتثال ومخاطر الأمن السيبراني، والحد من إرهاق التنبيهات، وفرض ضوابط أمن البيانات.

استخدم خرائط تدفق البيانات لفهم data lineage الاستخدام والمخاطر خلال دورة حياة البيانات

فهم مخاطر أمن الذكاء الاصطناعي، وتقييم الامتثال، وتأمين بيانات البث المباشر.

تحديد البيانات الزائدة والقديمة والتافهة (ROT) وتقليلها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والسياسات الآلية

فرض الاحتفاظ بالبيانات والامتثال، وخفض التكاليف، وإدارة اختراق البيانات والمخاطر القانونية، وتحسين فعالية الذكاء الاصطناعي.

أتمتة إدارة وضع أمان الذكاء الاصطناعي ووضع ضوابط لاعتماد الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي بشكل آمن

اكتشف الذكاء الاصطناعي الخفي، وقم بتقييم قائمة OWASP Top 10 للتعلم مدى الحياة، وقم بتأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، واعتمد على برامج SaaS المساعدة وقم بأتمتة الامتثال للذكاء الاصطناعي.

استخدم الأتمتة لتقييم وتحسين الامتثال للوائح البيانات العالمية والذكاء الاصطناعي وأطر الأمن السيبراني

تقييم وتطبيق لوائح الامتثال المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعي.

تقييم مدى خطورة اختراق البيانات عبر بيئات الحوسبة السحابية الهجينة متعددة البيئات الكبيرة وبيئات البرمجيات كخدمة (SaaS) وأتمتة إشعارات الاختراق.

تقييم تأثير اختراق البيانات وأتمتة الاستجابة للاختراق.