منع الوصول غير المقصود إلى البيانات
- تحديد "المجموعات الخطرة" من الملفات والمجلدات والمستخدمين وأذونات الوصول باستخدام قواعد الرسم البياني والتصورات القوية
- فهم مخاطر مشاركة البيانات من خلال تحليل سياق الملفات، بما في ذلك حساسية البيانات، وحقوق الأفراد والمجموعات، والرؤى التنظيمية.
- يمكنك بسهولة معالجة أخطاء تكوين الوصول باستخدام سياسات تقوم تلقائيًا بتعيين نتائج الأمان إلى الفرق المناسبة.
مثال: خطط الاندماج والاستحواذ السرية التي يمكن الوصول إليها من قبل فرق غير مالية
تقييم وضع أمن البيانات
- تقييم إعدادات تكوين النظام تلقائيًا باستخدام أفضل الممارسات الأمنية المدمجة لمشاركة البيانات وحمايتها والامتثال
- مراجعة مخاطر البيانات وانتهاكات الأمن باستخدام لوحات المعلومات المدمجة وأدوات إعداد التقارير القابلة للتخصيص
- قم بمعالجة مشكلات الوضع الأمني تلقائيًا باستخدام سياسات تُسند نتائج الاكتشافات الأمنية تلقائيًا إلى الفرق المناسبة.
مثال: تأكد من أن المشاركة العامة تتم افتراضياً للأشخاص في مؤسستك
إعطاء الأولوية لمخاطر البيانات الحساسة
- تحديد مئات أنواع عناصر البيانات الحساسة والوثائق السرية بدقة باستخدام التصنيف المدعوم بالذكاء الاصطناعي
- تحليل مخاطر الوضع الأمني للتكوين، والكشف عن الملفات والمجلدات المشتركة على نطاق واسع أو المعرضة للخارج.
- قلل من إرهاق التنبيهات وحدد أولويات مجموعات المخاطر السامة من خلال ربط حساسية البيانات برؤى الوضع الأمني.
مثال: إمكانية الوصول على مستوى المؤسسة إلى البيانات الحساسة مثل تفاصيل الاتصال بالعملاء
أتمتة عملية وضع العلامات والتصنيفات على البيانات
- تصنيف الملفات تلقائيًا بدقة وعلى نطاق واسع بناءً على سمات مثل النوع والتصنيف والملكية والموقع والحالة الأمنية واللوائح والعمر
- حماية بيانات الشركة عن طريق استبعاد الملفات ذات التصنيفات المحددة من ردود Copilot على استفسارات الموظفين
- ضمان توحيد عملية وضع العلامات عبر بيئات الحوسبة السحابية المتعددة الهجينة وبيئات البرمجيات كخدمة (SaaS) باستخدام محرك سياسة بيانات موحد
مثال: تصنيف الملفات المملوكة للمديرين التنفيذيين على أنها "مقيدة" لمنع الوصول إليها عبر برامج الذكاء الاصطناعي.
تقليل البيانات الزائدة والقديمة
- تحديد البيانات الزائدة تلقائيًا، مثل الملفات المكررة والملفات شبه المكررة، باستخدام سياسات مرنة قائمة على الرسوم البيانية وتجميع مدعوم بالذكاء الاصطناعي
- اكتشاف الملفات القديمة بناءً على سمات متنوعة مثل محتوى الملف، وعمره، ونشاط الوصول والتعديل، والملكية، وغير ذلك.
- قم تلقائيًا بتصنيف الملفات الزائدة والقديمة أو عزلها لضمان استبعادها بواسطة الذكاء الاصطناعي عند إنشاء الاستجابات.
مثال: يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي باسترجاع ملف موارد بشرية عمره 10 سنوات للإجابة على استفسارات توظيف الموظفين الجدد
