摘要:（转载请注明来源“杭州世平信息科技有限公司”，微信公众号：世平信息） BigID凭什么获团宠？世平信息为您带来2018RSAC最新现场资讯。创新沙盒现场回播： https://www.rsaconference.com/live4月17日早上...
（转载请注明来源“杭州世平信息科技有限公司”，微信公众号：世平信息）
BigID凭什么获团宠？世平信息为您带来2018RSAC最新现场资讯。
创新沙盒现场回播：
https://www.rsaconference.com/live
Acalvio这家做威胁情报的厂商有Splunk这个投资人撑腰；
美国Awake的创始人团队个个来自惠普、迈克菲、思科、赛门铁克等明星企业，专攻威胁监测；
BluVector成立之初就被私募股权公司LLR Partners收购，能够入选创新沙盒十强是因为其网络安全平台以人工智能驱动（相比GDPR，这个AI“噱头”同样不失风采……） ；
CyverGRX这家“风险评估交易所”就更不用说了，创始人是前思科专家，且坐拥众多投资机构的支持和亲睐；
Fortanix是今年创新沙盒亚军，其CEO Ambuj Kumar曾开发了全球最先进的计算机芯片，CTO Anand Kashyap曾供职于赛门铁克、VMMware。产品重点在于对应用程序运行时所使用的数据进行保护，并将其定义为“运行加密（Runtime Security）”；
Hysolate主攻终端安全，其创始团队是大名鼎鼎的以色列8200部队（相当于美国的国土安全局）；
Refirm Labs则是专注于固件完整性的物联网安全厂商，背景相对逊色。
ShieldX这家做云安全的美国厂商早在17年就被Gartner评为最酷的云安全厂商之一，CEO、CTO也都来自思科、迈克菲等厂商。
Stackrox做容器安全的美国厂商，其CEO曾服务于谷歌、白宫，CTO同样出身谷歌、微软等“豪门”，并且容器安全是近几年的热门领域，吸引了众多知名投资商。
今年4月初，BigID已被业界知名咨询分析公司CB Insight评为最具实力、将会重塑网络安全行业未来的创新企业之一。
在结构化、非结构化及大数据中发现个人身份信息（利用机器学习、身份情报与智能关联技术）
找出隐藏信息及隐藏关联（解析身份；通过个人身份信息表发现数据之间的关联）
通过数据属性、位置等信息对身份信息进行索引（与GDPR合规要求自动匹配，如出现违规则立即通知处理）
数据流图的自动构建（对已扫描数据进行数据流图形的自动构建与维护）
实时监控PI数据的访问（自动跟踪PI数据在全球范围内的流动）
数据与隐私风险评估（根据数据类型、位置、访问权限或许可参数构建自定义隐私风险指标）
遵守GDPR等法律法规（通过简单的自然语言查询，分析模板和报告，使隐私及数据治理企事业机构能够满足当前的法规）
映射数据存储间的数据关系（跟踪和遍历应用程序和数据存储中的身份数据；识别各个实体间的连接；找到敏感关联）
（注：产品介绍内容与图片均来自BigID官网）
另外，从BigID产品所具备的功能可以看出，所有的业务都紧紧围绕着一个主体：PI（个人身份数据），即实际应用中的客户信息保护。很多创新企业可能败就败在方向不明确，看今年威胁情报大火我就研究威胁情报，看别人做CASB风生水起，我也跃跃欲试。BigID自始至终抓住保护企业的客户信息这一点大作文章，并且这也是很多大企业的痛点——客户数据泄露事件频频发生。
由此看来，BigID厉害的不仅是GDPR和隐私保护的“噱头”了。他们的商业目标非常明确：在满足合规性的同时实现PI数据的保护与治理。其实，BigID早在2015年就已经击中安全行业的要害，归根结底就是保护数据，恰巧这时候，GDPR从天而降，为BigID神助攻，提供了一个“上位”的机会。但是有准备的人才能抓住时代的机遇。
另一类基于合规检测，帮助用户对数据安全风险和问题进行补救，这当中再进行细分，一是从终端、网络、存储层面，实现传统IT与云环境中的敏感数据不被违规外泄的数据电子围栏；二是从数据确有外发需求的安全考虑，如对大数据有价值挖掘需求的单位，特别是需要三方机构参与的情况下，通过大数据脱敏系统，在外发前将数据中的敏感信息剥离，确保隐私信息不外泄。
世平的核心优势集中在四个层面：第一，数据获取。世平支持传统终端与云端各类数据源的获取，包括通用与国产数据库关系型、MongoDB、Radis等非关系型数据库、WIN/LIN/MAC文件系统以及各类网络数据，此项技术当前在业界处于领先水平。第二，数据解析。获取数据后，需要对数据进行解析，世平支持1300类以上的文档类型解析，如Office/PDF/图片等，覆盖率高达98%以上。第三，数据分析。基于强大的专业算法（多名NLP专家）及数据分析团队（本领域博士十余人），世平形成了“智能驱动效益”的核心技术体系，依托各项核心技术，实现对文档中的文本内容的智能抽取，并通过数据挖掘与分析，形成数据模型。第四，在国家法律法规以及客户的业务价值需求的基础上，持续输出各类数据价值模型与数据风险模型，帮助用户提升业务效率，提高数据保障能力。
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