BigID contre Cyera : ce que les entreprises devraient comparer au-delà des affirmations relatives à la gestion des données de sécurité (DSPM)

Comparer BigID et Cyera semble simple jusqu'à ce qu'on se demande ce que signifient réellement les termes du tableau comparatif.

Les deux fournisseurs utilisent désormais des termes tels que DSPM, découverte des données, classification, gouvernance des accès, remédiation, confidentialité et sécurité de l'IA. Au niveau d'une catégorie, cela peut rendre les plateformes de plus en plus similaires.

Mais le chevauchement des catégories n'établit pas une parité des capacités.

Un fournisseur peut affirmer prendre en charge la classification sans expliquer comment celle-ci s'applique aux données propriétaires de l'entreprise. Il peut proposer des solutions de remédiation sans préciser les risques qu'il peut corriger, comment les politiques déclenchent les actions, ni si les équipes peuvent vérifier les résultats. Il peut revendiquer une couverture hybride sans expliquer quelles sources sont prises en charge, comment fonctionne l'analyse, ni si les mêmes politiques et le même contexte s'appliquent à ces environnements.

C’est pourquoi une comparaison pertinente entre BigID et Cyera ne devrait pas commencer par des acronymes, mais par des preuves.

Les véritables questions sont plus profondes : que peut découvrir la plateforme ? Quel contexte apporte-t-elle aux données ? Avec quelle précision peut-elle relier les données aux identités, aux autorisations, aux activités, à l’IA, aux politiques, à la propriété et aux exigences du cycle de vie ? Et dans quelle mesure peut-elle aider l’organisation à passer de la détection des risques à leur réduction ?

BigID contre Cyera : Commencez par ce que vous pouvez prouver

Cyera a acquis une notoriété considérable sur le marché grâce à une proposition simple : les organisations ont besoin d’une visibilité rapide sur leurs données sensibles et les risques qui y sont associés.

Cyera commercialise actuellement des solutions de déploiement rapide, de classification native IA, de contexte d'identité, de priorisation des risques, de remédiation automatisée, de support hybride et sur site, de DLP, de confidentialité et de sécurité IA.

Ces affirmations sont importantes dans une évaluation. Mais elles constituent le point de départ de l'évaluation, et non sa conclusion.

Par exemple, l'affirmation selon laquelle une plateforme prend en charge les données sur site indique simplement que le fournisseur propose une fonctionnalité sur site. Elle ne précise pas quels référentiels sont compatibles avec votre environnement, le temps nécessaire à l'évaluation de votre parc informatique, l'infrastructure requise pour le déploiement, les données qui quittent l'environnement, ni si le même modèle de classification et de politique s'applique de manière cohérente au cloud, aux solutions SaaS et aux systèmes existants.

Le même principe s'applique à la classification, à la remédiation, à la protection de la vie privée, à la sécurité de l'IA et à la gouvernance des accès.

La présence des fonctionnalités répond à la question : “ Le fournisseur peut-il inclure cela sur une page produit ? ”

Les réponses de validation d'entreprise répondent à la question : “ Cela peut-il résoudre le problème dans notre environnement ? ”

Le problème des acronymes dans DSPM

DSPM signifie Gestion de la sécurité des données. Cette définition semble claire. Ce qui relève de cette catégorie est beaucoup moins uniforme.

Pour une équipe de sécurité, la gestion des données et des protocoles (DSPM) peut consister à localiser les données sensibles et à identifier les configurations à risque. Pour une autre, elle peut s'attendre à une analyse des accès basée sur l'identité, au suivi de l'activité des données, à la contextualisation des attaques, à l'application des politiques de sécurité, à la remédiation, à la sécurité des données IA et à une surveillance continue.

Cela rend les comparaisons au niveau des catégories dangereuses.

Considérez le mot remédiation. Cela peut impliquer l'ouverture d'un ticket, la notification du propriétaire, la révocation d'un accès, ou encore la suppression de données inutiles, l'application d'une période de conservation, la suppression de valeurs, la modification des autorisations, la mise en quarantaine d'informations, l'application de la politique de confidentialité et la vérification de l'évolution effective du risque.

Tous ces éléments peuvent figurer sous la même rubrique.

La même ambiguïté existe autour des termes “ sécurité de l’IA ”, “ confidentialité ”, “ gouvernance des accès ” et même “ classification ”.”

Les acheteurs doivent d'abord définir le résultat attendu, puis demander à chaque fournisseur de démontrer comment y parvenir.

Là où Cyera exerce une pression concurrentielle

L'argumentaire concurrentiel de Cyera repose souvent sur la rapidité, la simplicité et une visibilité ciblée sur la sécurité des données.

Sa communication actuelle relative au DSPM met l'accent sur le déploiement rapide, la classification automatisée, l'analyse continue, la priorisation des risques, le contexte d'identité et la remédiation. Cyera publie également des données spécifiques sur les performances et la précision de la classification, de l'analyse et de la remédiation.

Ce positionnement peut séduire un acheteur qui perçoit le problème principalement comme :

“ Trouvez mes données sensibles, montrez-moi ce qui est exposé et aidez mon équipe de sécurité à agir rapidement. ”

Il s'agit d'un objectif de sécurité valable.

L'argument BigID change de nature lorsque l'entreprise demande ce qui se passe ensuite.

Que se passe-t-il si ces mêmes données engendrent également une obligation de confidentialité ? Que se passe-t-il si l’accès est réservé à un compte de service ou à un agent d’IA ? Que se passe-t-il si les données auraient dû expirer conformément à la politique de conservation ? Que se passe-t-il si l’organisation a besoin de connaître la provenance des données, leur propriété, leur contexte métier, leur consentement, leur obligation de conservation légale ou leur suppression justifiée ? Que se passe-t-il si ces mêmes informations sont nécessaires au RSSI, au DPO, au CDO, à l’équipe de protection des données, à l’équipe IAM, à l’équipe de gouvernance de l’IA et au responsable des données ?

C’est là que la différence entre la visibilité des risques liés aux données et l’intelligence des données d’entreprise devient significative.

La différence BigID commence avec la couche d'intelligence des données

BigID a été conçu autour de l'idée que la sécurité, la confidentialité, la gouvernance et la conformité doivent commencer par les données elles-mêmes.

Ce fondement est important car les données d'entreprise appartiennent rarement à un seul problème organisationnel.

Un dossier client peut simultanément représenter des données sensibles, une faille de sécurité, une obligation de confidentialité, une décision de gouvernance d'accès, une exigence de conservation, une entrée d'IA, une exigence réglementaire et un candidat à la suppression.

BigID relie ces perspectives grâce à l'intelligence des données partagées :

Données → Sensibilité → Identité → Accès → Activité → Traçabilité → Propriété → Politique → Contexte métier → Action

Il ne s'agit pas seulement de localiser un enregistrement sensible. Cela crée un contexte que les équipes en charge de la sécurité, de la confidentialité, de la gouvernance, de l'identité, de la conformité, des données et de l'IA peuvent réutiliser au lieu de devoir reconstruire des interprétations distinctes des mêmes données.

1. Découverte des données : “ Nous le soutenons ” n’est pas le test

BigID et Cyera commercialisent tous deux la découverte de données dans les environnements d'entreprise modernes.

Cyera commercialise désormais explicitement ses solutions cloud, SaaS, DBaaS, hybrides et sur site. Son ancien positionnement “ Cyera est exclusivement cloud ” est donc obsolète.

Mais remplacer “ exclusivement cloud ” par “ les deux fournisseurs prennent en charge l’hybride ” constitue une autre simplification excessive.

Les entreprises devraient tester le bien immobilier réel.

• Quelles sources structurées sont prises en charge ?
• Quels types de référentiels non structurés sont pris en charge ?
• Qu’en est-il des données SaaS et de collaboration ?
• Qu’en est-il des environnements de développement ?
• Qu’en est-il des bases de données vectorielles et des données connectées à l’IA ?
• Comment fonctionne la numérisation sur site ?
• Que se passe-t-il à l'échelle du pétaoctet ?
• Quels sont les modèles de déploiement existants ?
• Quelles données sont transférées lors de la numérisation et de la classification ?
• Les mêmes politiques et renseignements peuvent-ils s'appliquer à différents environnements ?

BigID en continu découvre les données structurées et non structurées à travers le cloud, le SaaS, les bases de données, les lacs de stockage, les entrepôts de données, les fichiers, les applications, les plateformes de collaboration, les systèmes d'IA et les environnements sur site.

La comparaison pertinente ne porte pas sur la présence d'une option “ sur site ” chez un fournisseur, mais sur la capacité de la plateforme à comprendre l'environnement de données d'entreprise que vous exploitez réellement.

2. Classification : Les revendications de précision nécessitent un contexte

La classification fournit un autre exemple de la façon dont la terminologie marketing peut masquer des différences importantes.

Cyera fait actuellement la publicité d'un moteur de classification natif d'IA et revendique une précision supérieure à 95% sans règles manuelles ni réglages continus.

C’est ce qu’affirme Cyera. Une évaluation à l’échelle de l’entreprise devrait vérifier si ce résultat se vérifie avec les données de l’organisation.

Les modèles standardisés tels que les numéros de carte de crédit et de sécurité sociale ne représentent qu'une partie du problème de classification. Les entreprises doivent également prendre en compte les informations confidentielles, la propriété intellectuelle, les contrats, le code source, les identifiants, la terminologie spécifique à l'entreprise, les documents sensibles, les enregistrements réglementés et les données dont le sens varie selon l'identité ou le contexte.

L'approche de classification de BigID Elle combine de multiples techniques et signaux contextuels afin que les organisations puissent identifier les données sensibles, réglementées, confidentielles, exclusives, essentielles à l'activité et à grande valeur ajoutée dans des environnements structurés et non structurés.

Plus important encore, la classification ne s'arrête pas à l'étiquette.

BigID peut relier cette classification à l'identité, l'accès, l'activité, la propriété, la traçabilité, la politique, la conservation, la confidentialité, l'IA et le contexte commercial.

La question la plus pertinente concernant la preuve de concept n'est pas : “ Quel est le niveau de précision indiqué sur le site web ? ” mais plutôt : “ Montrez-nous comment vous classez nos données les plus complexes et comment la plateforme peut exploiter cette classification par la suite. ”

3. Identité : savoir qui a la permission n'est que le début.

La sécurité des données modernes repose de plus en plus sur la compréhension du lien entre identité et données sensibles.

Cyera commercialise le contexte d'identité pour l'accès humain et non humain. BigID assure également la connexion. Identités humaines et non humaines directement liées à des données sensibles.

Là encore, les intitulés des catégories se chevauchent.

L'évaluation devrait être plus approfondie.

La plateforme peut-elle mettre en relation les utilisateurs, les groupes, les applications, les comptes de service, les API ?, identités de machines, et les agents d'IA avec les données auxquelles ils peuvent réellement accéder ? Peut-il distinguer l'accès direct de l'accès hérité ? Peut-il connecter autorisations avec sensibilité et activité ? Peut-il identifier les accès inutiles en fonction des objectifs commerciaux ?

BigID combine l'identité, les autorisations, les droits, la sensibilité et le contexte d'activité pour identifier les accès excessifs ou inutiles aux données sensibles.

Cela soulève une question plus pertinente que “ Qui a accès ? ”

Qui a accès aux données sensibles, pourquoi y ont-ils accès, les utilisent-ils et en ont-ils encore besoin ?

4. Mesures correctives : une contravention n’équivaut pas à une réduction des risques

Cyera affirme actuellement que sa plateforme DSPM propose plus de 30 actions correctives prêtes à l'emploi et décrit des actions telles que la révocation de l'accès, le masquage des données, le déclenchement de flux de travail et l'acheminement des problèmes vers les propriétaires.

Les acheteurs devraient tester ces capacités plutôt que de supposer ce que signifie le mot « remédiation ».

Il en va de même pour BigID.

Une évaluation de remédiation pertinente doit examiner le parcours complet :

Recherche → Contexte → Décision → Propriétaire → Action → Vérification

La plateforme peut-elle limiter les accès inutiles ? Supprimer les données ? Appliquer une politique de conservation ? Masquer les valeurs ? Appliquer des étiquettes ? Mettre en quarantaine les informations à risque ? Faire respecter la politique de confidentialité ? Déléguer la correction des données ? S'intégrer aux flux de travail de sécurité et informatiques existants ? Suivre l'action jusqu'à sa résolution ?

BigID connecte la découverte, la posture de sécurité, le contexte d'identité, les politiques et l'intelligence du cycle de vie avec flux de travail correctifs telles que la réduction des accès, la suppression, la conservation, la minimisation, l'étiquetage, l'application des politiques, la délégation des problèmes et le suivi des mesures correctives.

Le résultat importe plus que le nombre d'automatisations.

Si une plateforme crée 30 actions possibles mais que l'organisation ne peut pas relier la bonne action aux bonnes données, politiques, responsables et contextes commerciaux, l'automatisation seule ne permet pas d'établir une solution efficace.

5. Confidentialité : L’étiquette d’un produit ne définit pas la profondeur du programme

Cyera commercialise désormais des solutions de protection de la vie privée. Il serait donc inexact d'affirmer que Cyera “ ne propose pas de solutions de protection de la vie privée ”.”

Mais le terme “ vie privée ” peut désigner des réalités très différentes.

Pour un acheteur de solutions de sécurité, la protection de la vie privée se résume souvent à l'identification des données personnelles et à l'exposition réglementaire. Un expert en protection de la vie privée, quant à lui, s'attend à la corrélation des identités, au respect des droits des personnes concernées, au consentement, à la tenue des registres de traitement, aux évaluations, à la conservation et à la suppression des données, aux flux de travail avec les tiers, aux exigences transfrontalières et aux éléments de preuve d'audit.

Ces définitions ne sont pas interchangeables.

BigID s'est développé à partir d'une base de données axée sur l'intelligence et la confidentialité, et relie la découverte de données personnelles à Flux de travail opérationnels en matière de confidentialité et de conformité.

Cette distinction est importante lorsqu'une organisation souhaite que les conclusions en matière de sécurité et les obligations de confidentialité reposent sur la même compréhension des données de l'entreprise.

Un ensemble de données ne devrait pas nécessiter une identité dans DSPM, une autre dans un inventaire de confidentialité et une autre encore dans la gestion de la conservation.

L'avantage de BigID réside dans sa capacité à réutiliser les données et les informations entre ces programmes.

6. Sécurité de l'IA : Protéger le modèle ou gouverner les données sous-jacentes à l'IA ?

L'IA a rendu la différence en matière de philosophie de plateforme encore plus importante.

Cyera commercialise désormais la sécurité de l'IA et des agents en complément de sa plateforme de sécurité des données. Son positionnement public inclut la détection des IA et des agents, le contexte d'identité, les contrôles d'accès et la protection des données sensibles utilisées par l'IA.

BigID aborde la sécurité et la gouvernance de l'IA en partant des données.

BigID découvre modèles, agents, copilotes, invites, bases de données vectorielles, ensembles de données, pipelines et IA fantôme, puis connecte ces ressources avec des données sensibles, des identités, des autorisations, la propriété, la lignée, la politique et le contexte commercial.

Cela permet aux équipes de poser une série de questions liées entre elles :

• Quels systèmes d'IA existent ?
• Quelles sont les données d'entreprise qui les alimentent ?
• Quelles informations sensibles peuvent-ils récupérer ?
• Lequel Les identités et les autorisations permettent cet accès?
• À qui appartient le système ?
• D'où proviennent les données ?
• Quelles politiques s'appliquent ?
• Comment l'IA utilise-t-elle les données ?
• Que se passe-t-il en cas de violation du règlement ?
• Peut-on prouver quels contrôles ont été appliqués ?

La sécurité de l'IA est considérablement renforcée lorsque la plateforme comprend déjà les données, les identités, les autorisations, la traçabilité, les politiques et le cycle de vie du système d'IA.

7. Cycle de vie des données : Le risque peut provenir de données que vous n’auriez pas dû posséder.

Le DSPM commence souvent par une question sur l'exposition :

Ces données sensibles sont-elles correctement protégées ?

BigID peut pousser l'enquête encore plus loin :

Ces données devraient-elles encore exister ?

Cette question établit un lien entre la sécurité et la gestion du cycle de vie.

BigID réunit la découverte, la classification, la conservation, la suppression, la minimisation, la confidentialité et la gouvernance afin que les organisations puissent identifier expiré, doublon, obsolète, inutile, et des informations risquées, et prendre des mesures encadrées.

Cela revêt une importance croissante dans les environnements d'IA. Les informations obsolètes ou inutiles, autrefois stockées indéfiniment, peuvent devenir un contexte actif lorsqu'un système RAG, un copilote ou un agent les récupère.

Supprimer les données dont l'entreprise n'a plus besoin permet d'éliminer un risque plutôt que de simplement l'entourer d'un autre contrôle.

Une plateforme qui comprend pourquoi les données existent, combien de temps elles doivent exister et quand elles doivent disparaître peut aborder un niveau de risque différent de celui de la simple visibilité de la posture.

8. Gouvernance des données : le contexte de sécurité ne se limite pas à la sécurité.

Les données d'entreprise ont également des propriétaires, des responsables, des conditions commerciales, des exigences de qualité, une traçabilité, des finalités de traitement, des politiques et des obligations réglementaires.

BigID connecte ces Dimensions de la gouvernance dans le contexte de la sécurité et de la confidentialité.

Cela a son importance lorsqu'une équipe de sécurité découvre une vulnérabilité mais a besoin de savoir à qui appartiennent les données, quel processus métier en dépend, d'où elles proviennent, où elles circulent, quelles politiques s'appliquent et si leur modification ou leur suppression affectera les systèmes en aval.

Les services de sécurité ne peuvent pas toujours répondre à ces questions à eux seuls.

Le contexte de données plus large de BigID donne un sens commercial aux conclusions en matière de sécurité.

BigID contre Cyera : Remplacer la matrice de caractéristiques par une matrice de preuves

Les matrices concurrentielles traditionnelles valorisent l'étendue du discours marketing. Si les deux fournisseurs cochent la case “ classification ”, la matrice conclut à l'équivalence.

Une matrice de preuve interroge la signification réelle de la coche.

Ce que BigID apporte et qu'une évaluation DSPM peut manquer

La plateforme actuelle de BigID connecte la sécurité, la confidentialité, la gouvernance, la conformité, l'identité, la gestion des données et l'IA grâce à l'intelligence des données partagées.

Cela signifie que la même compréhension d'un ensemble de données sensibles peut étayer plusieurs décisions :

• La sécurité : Est-ce un système exposé, doté de trop d'autorisations, ou utilisé de manière suspecte ?
• Identité: Quels humains, applications, machines et agents d'IA peuvent y accéder ?
• Vie privée : À qui appartiennent ces données, quelles obligations s'appliquent et quels processus de protection de la vie privée en dépendent ?
• Gouvernance : À qui appartient-il, d'où vient-il, que signifie-t-il et quelles politiques s'appliquent ?
• IA : Quels modèles, copilotes, systèmes RAG et agents l'utilisent ou le récupèrent ?
• Cycle de vie: L’organisation doit-elle le conserver, le minimiser, le restreindre, l’archiver ou le supprimer ?
• Assainissement : Quelles mesures permettent de réduire le risque et comment l'organisation peut-elle vérifier leur réalisation ?

C’est cette distinction qu’une matrice de caractéristiques DSPM classique tend à masquer.

BigID n'a pas besoin de convaincre en arguant que Cyera est dépourvu de toutes les fonctionnalités connexes. BigID peut remporter l'évaluation en démontrant à quel point l'organisation peut tirer un meilleur contexte d'entreprise et un contrôle opérationnel accru de l'intelligence des données sous-jacente à ces fonctionnalités.

12 questions à poser lors d'une preuve de concept BigID vs Cyera

1. Découvrez notre environnement réel. Quelle proportion de nos données pertinentes structurées, non structurées, SaaS, hybrides, sur site, de développement et connectées à l'IA pouvez-vous évaluer ?
2. Classer nos données les plus difficiles. Ne vous contentez pas de présenter des informations personnelles standard. Montrez-nous des informations confidentielles et contextuelles relatives à l'entreprise.
3. Expliquez la classification. Quels signaux ont produit ce résultat, et notre équipe peut-elle adapter la classification à notre activité ?
4. Afficher un accès effectif. Quels utilisateurs, groupes, applications, comptes de service, identités de machines et agents d'IA peuvent accéder à un ensemble de données sensibles ?
5. Associer l'accès à l'activité. Quelles identités disposent simplement d'une autorisation et lesquelles utilisent réellement les données ?
6. Trouver les accès inutiles. Montrez-nous comment la plateforme détermine quels accès méritent une enquête ou une suppression.
7. Remédier à une exposition réelle. Prenez un élément de constatation, de la découverte à la mise en œuvre des mesures correctives et à la vérification.
8. Appliquer un flux de travail de confidentialité. Démontrer comment ces mêmes données découvertes répondent à une exigence réelle en matière de protection de la vie privée, pertinente pour notre organisation.
9. Appliquer une décision relative au cycle de vie. Montrez comment la conservation, la minimisation ou la suppression utilisent l'intelligence des données sous-jacentes.
10. Tracez l'IA jusqu'aux données d'entreprise. Indiquez quels modèles ou agents peuvent accéder aux informations sensibles, par quelles identités et autorisations, et selon quelles politiques.
11. Présentez le contexte commercial. Identifier la propriété, la lignée, la politique, l'objectif et tout autre contexte nécessaire à la prise d'une décision défendable.
12. Prouver le résultat. Démontrer ce qui a changé après la correction et quelles preuves restent disponibles pour les équipes de sécurité, de gouvernance, de conformité ou d'audit.

Une démonstration soignée prouve la viabilité d'un flux de travail. Une preuve de concept (POC) doit démontrer son bon fonctionnement sur vos données.

Quand une approche DSPM ciblée peut suffire

Toutes les organisations n'ont pas besoin de la plateforme la plus large possible.

Si l'objectif principal est une initiative de sécurité des données ciblée, axée sur la découverte, la classification, l'exposition, le contexte d'accès et la correction des failles de sécurité, un modèle opérationnel plus restreint peut répondre aux exigences.

C’est pourquoi les acheteurs devraient privilégier les résultats plutôt que l’étendue de l’offre des fournisseurs.

La question change lorsque l'organisation s'attend à ce que son intelligence des données soutienne simultanément les programmes de sécurité, de confidentialité, d'identité, de gouvernance, de conformité, de cycle de vie et d'IA.

Dans ce contexte, le coût d'un contexte fragmenté est important. Différentes équipes peuvent se retrouver à redécouvrir les mêmes données, à reconstruire des classifications, à harmoniser les inventaires et à appliquer des politiques à des versions différentes de la réalité.

Quand l'intelligence des données élargie de BigID compte

BigID prend toute son importance lorsque les exigences de l'entreprise dépassent les frontières organisationnelles.

Cela inclut les organisations qui ont besoin d'une exploration approfondie dans des environnements complexes, d'une classification contextuelle, d'une intelligence d'accès basée sur l'identité, d'une analyse de l'activité des données, d'une automatisation de la confidentialité, d'une gouvernance de l'IA, de la conformité, de la conservation, de la minimisation, de la suppression et de la correction pour travailler à partir d'une base commune.

Cet avantage s'accroît à mesure que davantage d'équipes ont besoin du même contexte.

Un RSSI peut identifier les zones de vulnérabilité. Une équipe IAM peut déterminer qui a accès aux données. Un expert en protection des données peut comprendre les obligations relatives aux données personnelles. Un responsable de la gestion des données peut identifier la propriété et les politiques en vigueur. Une équipe de gouvernance de l'IA peut comprendre comment les modèles et les agents utilisent les données. Une équipe de gestion du cycle de vie des données peut déterminer si l'organisation doit les conserver.

Ils ne résolvent pas sept problèmes sans lien entre eux. Ils prennent des décisions différentes concernant les mêmes données d'entreprise.

BigID contre Cyera : une question de profondeur.

Cyera a étendu sa plateforme et son marketing au-delà des premières solutions DSPM cloud. comparaison crédible avec Cyera devrait le reconnaître.

Mais reconnaître les revendications d'un concurrent n'implique pas nécessairement de présumer l'équivalence.

Les acheteurs doivent exiger des deux fournisseurs qu'ils démontrent la couverture, l'exactitude, le contexte, l'architecture, les flux de travail, l'échelle, la remédiation et les résultats obtenus par rapport aux exigences réelles de l'entreprise.

L'argumentaire de BigID est le plus convaincant lorsque l'évaluation va au-delà de la simple question “ Pouvez-vous trouver des données sensibles ? ” et s'intéresse à ce que l'organisation peut faire ensuite de ces renseignements.

La plateforme peut-elle relier les données à l'identité ? L'accès à l'activité ? L'IA à la traçabilité ? La confidentialité à la finalité ? La sécurité au cycle de vie ? Les résultats aux actions ?

Voilà la différence fondamentale de BigID.

Reliez les points entre les données et l'IA, puis transformez ce contexte en contrôle.

FAQ sur BigID et Cyera

Quelle est la principale différence entre BigID et Cyera ?

Les deux entreprises commercialisent des solutions couvrant la gestion des données et la prévention des menaces (DSPM) ainsi que des domaines connexes de la sécurité des données. BigID se distingue par une plateforme d'intelligence des données partagée qui relie la sensibilité, l'identité, l'accès, l'activité, la traçabilité, la propriété, les politiques, la confidentialité, l'IA, le cycle de vie et le contexte métier. Il est conseillé aux acheteurs de vérifier l'étendue des fonctionnalités communes en fonction de leurs propres données et flux de travail, plutôt que de supposer que les intitulés de catégories impliquent des fonctionnalités équivalentes.

Cyera est-elle uniquement une plateforme DSPM cloud ?

Non. Cyera propose désormais une assistance sur site en plus des environnements cloud, SaaS et DBaaS. Les entreprises doivent évaluer la couverture des sources, l'architecture d'analyse, les exigences de déploiement, l'évolutivité et la cohérence des politiques plutôt que de considérer l'“ assistance sur site ” comme une simple option.

Cyera propose-t-il une classification des données ?

Oui. Cyera commercialise une classification native basée sur l'IA et publie des données relatives à la précision de sa technologie. Il est recommandé aux acheteurs de valider la classification par rapport à leurs propres données d'entreprise sensibles, propriétaires, contextuelles et non structurées. BigID combine la classification automatisée avec des données exhaustives, des informations sur l'identité, les politiques, la propriété et le contexte métier, et réutilise cette classification dans les flux de travail liés à la sécurité, la confidentialité, la gouvernance, l'IA et le cycle de vie des données.

Cyera propose-t-elle des services de dépollution ?

Oui. Cyera commercialise des solutions de remédiation automatisées et publie une liste d'actions prises en charge. Les organisations doivent tester quelles actions sont pertinentes pour leur environnement, quels sont leurs déclencheurs, comment fonctionnent les approbations et la gestion des droits, et si la plateforme peut valider la réduction des risques qui en résulte. BigID intègre la remédiation aux processus de sécurité des données, d'accès, de politique, de conservation, de minimisation, de suppression et de gouvernance plus large.

Comment les entreprises doivent-elles comparer les fournisseurs de DSPM ?

Les entreprises devraient aller au-delà des listes de fonctionnalités et tester les fournisseurs sur des sources de données et des flux de travail représentatifs. Les critères d'évaluation devraient inclure la couverture de la découverte, la précision de la classification, l'identité et l'accès effectif, le contexte de l'activité, la priorisation, la correction, architecture de déploiement, l’accès aux données IA, les contrôles du cycle de vie et la capacité de prouver les résultats.

Comment BigID aborde-t-il la question de l'identité et de l'accès aux données ?

BigID associe les données sensibles aux utilisateurs, groupes, applications, comptes de service, API, identités machine et systèmes d'IA. Il combine identité, permissions, droits d'accès, sensibilité, activité, propriété et contexte métier pour aider les organisations à identifier les accès excessifs et à privilégier les actions reposant sur le principe du moindre privilège.

Comment BigID aborde-t-il la sécurité et la gouvernance de l'IA ?

BigID identifie les modèles d'IA, les agents, les copilotes, les invites, les ensembles de données, les bases de données vectorielles, les pipelines et l'IA fantôme, puis les associe aux données sensibles, aux identités, aux autorisations, à la traçabilité, à la propriété, aux politiques, aux risques et au contexte métier. Ceci facilite les décisions de sécurité et de gouvernance tout au long des processus d'entraînement, de récupération, d'invite, d'inférence et de flux de travail des agents d'IA.

Pourquoi la gestion du cycle de vie des données est-elle importante dans une comparaison DSPM ?

Certains risques liés aux données sont dus au fait que les organisations conservent certaines informations plus longtemps que nécessaire. BigID associe la découverte et la classification aux politiques de conservation, de minimisation, de suppression, de confidentialité et de gouvernance, permettant ainsi aux équipes de déterminer si les données à risque doivent être protégées, soumises à des restrictions, conservées ou supprimées.

Que doivent tester les organisations lors d'une preuve de concept BigID vs Cyera ?

Les organisations doivent tester des données représentatives structurées, non structurées, SaaS, hybrides, sur site, de développement et d'IA ; la classification propriétaire ; l'accès humain et non humain effectif ; le contexte d'activité ; les autorisations excessives ; la remédiation ; les flux de travail de confidentialité ; l'accès aux données d'IA ; les contrôles du cycle de vie ; le contexte commercial ; et les preuves de réduction des risques.