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En el acelerado mundo del desarrollo de la nube y la inteligencia artificial (IA) productiva, la seguridad de los datos se ha convertido en una preocupación importante para las organizaciones de todo el mundo. Seguridad Bedrock, una plataforma recién lanzadapretende resolver estos problemas por sí solo.
Bedrock Security ha obtenido 10 millones de dólares en financiación inicial del inversor líder en ciberseguridad Greylock, destacando la importancia crítica de los datos para impulsar el crecimiento organizacional. Los fundadores de la empresa son conscientes de la necesidad de proteger estos datos frente a los riesgos que suponen las nuevas tecnologías.
Pranava Adduri, director ejecutivo y cofundador de Bedrock Security, dijo en un comunicado de prensa el martes (26 de marzo): “Construimos Bedrock especialmente con la comprensión convincente de que los datos son fundamentales para el crecimiento organizacional, especialmente con la rápida adopción de IA productiva. . a.» anunció el lanzamiento de la plataforma de seguridad de datos Bedrock.
Habilidades de datos de IA
Bedrock brinda protección para datos confidenciales en industrias como banca, seguros, atención médica, comercio minorista y servicios financieros, donde proteger los datos regulados es fundamental. Además, Bedrock atiende campos especializados como la genómica, la automatización del diseño electrónico (EDA) y el diseño asistido por computadora (CAD) porque puede manejar formas exclusivas y patentadas.
La solución de la empresa se centra en su motor de razonamiento de IA (AIR). AIR trasciende las limitaciones de los sistemas tradicionales basados en reglas y aprende y se adapta continuamente para comprender la naturaleza sensible y en tiempo real de los datos de una empresa.
Adduri dijo en una entrevista con PYMNTS que este enfoque es necesario para industrias que operan bajo regulaciones estrictas y que tratan con propiedad intelectual (PI) valiosa.
«Los enfoques tradicionales de la seguridad de los datos se basan en métodos para identificar datos estructurados y propiedad intelectual», afirmó. «Sin embargo, las reglas no funcionan cuando los datos cambian y se introducen nuevos tipos de datos, especialmente en el explosivo crecimiento de datos actual para la nube y GenAI. AI Reasoning (AIR) utiliza lo último en IA para pensar qué datos son más materiales e importantes. a una empresa y permite a Bedrock gestionar nuevos datos a medida que se crean.
La IA está revolucionando aumentando la velocidad y agilidad con la que los equipos de seguridad abordan las amenazas cibernéticas. Examina bases de datos masivas para encontrar patrones complejos, automatizando los primeros pasos del análisis de incidentes. Este desarrollo proporciona a los profesionales de la seguridad una visión integral, reduciendo significativamente el tiempo de respuesta.
Timothy E. Bates, ex CTO de Lenovo, destacó el papel de la IA en el fortalecimiento de la defensa.
«El aprendizaje automático ayuda a detectar actividades inusuales, y las plataformas impulsadas por IA proporcionan conocimientos profundos sobre amenazas y análisis predictivos», dijo.
Bates también destacó la eficacia del aprendizaje profundo a la hora de analizar el malware para descifrar su estructura y, potencialmente, aplicar ingeniería inversa a los ataques.
«Estas soluciones de IA funcionan entre bastidores, evolucionando constantemente con cada nueva amenaza, con el objetivo no sólo de proteger sino también de neutralizar amenazas futuras», añadió.
A medida que la economía global se vuelve cada vez más interconectada, el ciberdelito va en aumento. De acuerdo con la informe del fbi, Solo Estados Unidos sufrió más de 10.300 millones de dólares en daños por ciberataques en 2022.
protección de propiedad intelectual
Para proteger los datos confidenciales y la propiedad intelectual (PI) subyacente del uso no autorizado en modelos de lenguaje a gran escala (LLM), primero necesitamos saber exactamente qué y dónde están estos datos, dijo Adduri. Ahí es donde entra en juego Bedrock Security AIR.
Bedrock también utiliza perímetros de datos Trust Boundary, que actúan como zonas de seguridad que definen dónde se puede utilizar esta información confidencial. Estos límites de confianza ayudan a las empresas a monitorear sus datos importantes y su propiedad intelectual, y a garantizar que no terminen accidentalmente en sesiones de capacitación de LLM ni ingresen a sistemas que utilizan una gran cantidad de datos para responder preguntas.
Hacer frente a los riesgos de los datos significa mantenerse actualizado con cada dato que genera una empresa, incluida la forma en que se utiliza y comparte, señaló Adduri. Los métodos tradicionales luchan por mantenerse al día con los grandes datos que tenemos hoy.
«Debido a que los patrones adaptativos permiten el descubrimiento continuo y los límites de confianza le permiten definir cómo se pueden usar y acceder a sus datos estructurados y su IP subyacente, cualquier violación de control se detecta en tiempo real, lo que permite que los equipos de seguridad se apresuren a alcanzar la cobertura en lugar de esperar en espera. violaciones o fallas en las auditorías de cumplimiento», afirmó.
