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预测性存储分析和人工智能使存储更加智能

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法规遵从性分析帮助数据存储满足PII标准

各组织正在使用预测分析和人工智能来筛选大型数据集,以确保存储的任何数据都符合所有个人身份信息规则。

GDPR带来了一个合规意识的新时代,各组织都在努力履行保护数据和确保数据存储在何处的隐私的责任。但GDPR只是其中之一越来越多的法规这会影响组织开展业务的方式,带来越来越多的复杂性和实现法规遵从性的最佳方式的不确定性。

为了帮助处理这一过程,许多组织正在转向整合预测分析和人工智能技术(如机器学习)的合规分析,以填补传统合规方法留下的空白。

监管困境

GDPR已迅速成为衡量其他隐私保护的事实上的标准。该规定适用于从欧盟公民收集个人身份信息(PII)的任何组织。GDPR要求这些组织对保护PII数据完全负责,无论它们的总部在哪里。欧盟公民必须同意他们的数据被收集,并有知情权正在收集什么信息并要求忘记这些数据。未能遵守规定的组织将面临高达2000万欧元的严厉处罚,相当于其全球年营业额的4%,以金额较大的为准。

GDPR并不是组织必须应对的唯一法规。例如,美国有HIPAA和2002年的萨班斯-奥克斯利法案。每天都有新的法规出台,比如将于2020年1月1日生效的《加州消费者隐私法案》。

根据GDPR提供的个人资料

遵守这些规则不是一件小事,特别是在数据集变得更大、更多样化、甚至更广泛分布的情况下。管理数据很困难,但是保护敏感的商业信息是难上加难。确保数据符合所有适用的法规可能是一件噩梦,特别是当法规冲突或新法规不断出现的时候。

Gartner的2018年机器学习图表

由于这些挑战,许多组织正在寻找超越传统(通常是手工)方法的遵从性分析产品。预测分析组件使用统计方法来揭示数据中的模式,通常将人工智能技术纳入分析过程。例如,机器学习可以用来训练预测算法,以根据当前和历史数据根除可能的违规行为。数据越多,预测就越准确。

转向高级分析

使用预测分析和人工智能来解决法规遵从性问题可能与关于这些技术的主流观点相冲突,后者通常认为这些技术对隐私的风险越来越大。这是有充分理由的。这些技术需要大型、集中的数据存储来实现最有效的结果,从而导致安全和保密风险,以及被滥用的可能性。因此,任何使用这些技术的项目都必须采取安全措施,以确保PII数据在操作的每个阶段都受到保护。

与此同时,法规遵从性分析技术有可能帮助保护数据、确保隐私并实现对适用法规的遵从性。它们使筛选来自异构源的大型数据集成为可能,以发现模式、识别异常并在其发生之前预测可能的风险。通过使用高级分析,组织可以采取一种主动的方法来遵从,而不是猜测什么地方可能出错,或者等到出现问题后再回应。


Skillsoft的这段视频解释了预测性
分析,使用的模型类型和目标
的技术。

合规分析的核心是复杂的算法,可以通过训练识别目标数据中的模式。例如,一个算法可以被训练成查找PII数据的不当使用因为它适用于GDPR或HIPAA等法规。然后,该算法可以根据输出触发一个特定的响应,例如将一个潜在问题升级到合规团队进行进一步审查。

与传统方法相比,使用预测分析和人工智能技术来解决合规要求可以带来更高的效率。分析可以减少许多试图实现合规性的手工过程,如可视化地筛选数据或调查每个潜在风险的需要。法规遵循分析提供了更完整的数据图景,比专门的法规遵循团队所能实现的更快、更有效。

使用这些技术的最大好处之一是减少了传统方法带来的误报,节省了时间和精力。高级分析产品还可以帮助最小化人工流程带来的人为错误风险,特别是在处理大量数据集时。它们还可以减少欺诈的可能性,因为数据不是直接访问的。

为分析服务购买驱动程序

合规的结果是一个更有效的方法,以及更低的成本,不仅因为有更少的需求在一个组织的内部资源,但是因为违反规定的风险较低,有助于避免罚款,诉讼和声誉受损,会导致收入损失。

合规在行动

使用高级分析来解决遵从性问题这是一个相对较新的领域,但正在迅速发展,越来越多的供应商认识到它的潜力。例如,Digital Nirvana的MonitorIQ是一种合规日志产品,它使广播公司能够将广播内容重新定位,以符合全球法规。Accelerite的ShareInsights提供了一个分析大型数据集的平台,以实现合规。

另一个例子是MinerEye的Data Tracker,这是一种治理和数据保护产品,允许客户识别和保护数据资产,以确保兼容的云迁移。该产品在字节和像素级跟踪数据,包括非结构化、管理不足和暗数据。此外,M-File的智能信息管理平台可以通过更容易地定位和管理PII来帮助简化遵从性。

这些并不是唯一使用预测分析和人工智能的合规相关产品,但它们确实代表了合规分析的增长趋势,以及它在当今社会可以发挥的重要作用高度管制的环境.随着产品的成熟,以及支持它们的技术的成熟,整合了预测分析和人工智能技术的合规工具将在分析不同数据的数量方面变得更好,帮助确保组织确实能够达到法规合规并保护其个人信息。

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