شركاء Cohesity مع Google Cloud لتمكين المؤسسات من خلال إمكانات الذكاء الاصطناعي والبيانات التوليدية
أعلنت منصة Cohesity لأمن البيانات وإدارتها اليوم عن توسع كبير في شراكتها مع Google Cloud . يهدف هذا التعاون إلى تمكين المنظمات في تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي والبيانات التوليدية.
كشفت Cohesity أيضًا عن Cohesity Turing، وهي مجموعة شاملة من قدرات الذكاء الاصطناعي المصممة لتقديم رؤى عميقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي للعملاء في مختلف الصناعات والمناطق الجغرافية.
قالت الشركة إنه من خلال هذه الشراكة الإستراتيجية مع Google Cloud وإدخال Cohesity Turing، يمكن للمؤسسات بثقة الاستفادة من نظام البيانات البيئي الكامل الخاص بها بفضل سير عمل آمن وموحد يدمج بسلاسة البيئات المحلية ومتعددة الأوساط السحابية والحافة.
سيستفيد Cohesity من التطورات الحديثة التي حققتها Google في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتعزيز نظامها الأساسي لأمن وإدارة البيانات “الجاهزة للذكاء الاصطناعي”، Cohesity Data Cloud.
يتضمن هذا التوسع إنشاء تكامل أوثق مع الخدمات السحابية من الدرجة الأولى مثل Vertex AI. Vertex AI عبارة عن نظام أساسي للتعلم الآلي (ML) مُدار بالكامل تم إنشاؤه بشكل صريح لتبسيط عمليات نشر نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للشركات.
قال سانجاي بونين، الرئيس التنفيذي لشركة Cohesity، لـ VentureBeat: “بعد شهر من الإعلان عن شراكة موسعة مع Microsoft تتضمن نيتنا للتكامل مع Azure OpenAI، نعلن الآن عن شراكة موسعة مع Google Cloud وعزمنا على التكامل مع Vertex AI”. “
نعتقد أن إمكانات أمان البيانات وإدارتها الرائدة في Cohesity ، جنبًا إلى جنب مع إمكانات الذكاء الاصطناعي والتحليلات القوية من Google Cloud ، ستكون بمثابة فوز للعملاء، حيث يمكنهم اكتساب رؤى جديدة حول نفس البيانات التي يقومون بتأمينها وإدارتها بالفعل على منصة Cohesity.. “
من خلال دمج إمكانات أمان البيانات وإدارتها في Cohesity مع Google Vertex، يمكن للعملاء المشتركين اكتساب رؤى جديدة من البيانات التي قاموا بالفعل بتأمينها وإدارتها على نظام Cohesity الأساسي.
باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من Google Cloud’s Vertex AI، يمكنهم البحث بسرعة من خلال كميات هائلة من البيانات، وكشف أنماط البيانات، واكتشاف الحالات الشاذة، وتحديد الإجابات الدقيقة، وتسهيل الاستعادة السريعة للبيانات من خلال عمليات البحث السياقية.
قال بونين: “Turing عبارة عن مجموعة من إمكانيات وتقنيات الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي سريعة التطور والمدمجة في منصة وحلول البيانات متعددة الأوساط السحابية من Cohesity وتمكين المؤسسات من الجمع بشكل مسؤول بين الذكاء الاصطناعي وبياناتها”.
“مع Turing ، ومن خلال منصة Cohesity ، تتمتع المؤسسات بإمكانية الوصول إلى مجموعة واسعة من الإمكانات الحديثة التي تعمل بنظام AI / ML لاستخلاص رؤى استثنائية من بياناتها.”
أكدت الشركة أنه مع Turing، يحتفظ العملاء بالسيطرة الكاملة على بياناتهم، تمامًا كما يفعلون حاليًا من خلال منصة البيانات متعددة الأوساط السحابية Cohesity.
بالإضافة إلى ذلك، من خلال استخدام نماذج التحكم في الوصول الشاملة القائمة على الأدوار، تضمن الشركة أن الوصول إلى البيانات يقتصر على المستخدمين المصرح لهم وأن الردود الواعية بالسياق على استفسارات المستخدم تتوافق مع مستوى الوصول المعين للمستخدم.
ستتمكن الشركات أيضًا من ممارسة السيطرة وضمان أمن بياناتها، بغض النظر عن تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمها.
تعزيز أمن البيانات وإدارتها من خلال الذكاء الاصطناعي
تتوقع الشركة مزايا كبيرة للعملاء المشتركين من خلال التكامل الوثيق بين Cohesity وVertex AI.
من خلال تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة، تهدف كلتا الشركتين إلى مساعدة العملاء بشكل تعاوني في تعزيز أمان البيانات بشكل كبير.
“مع وجود العديد من موجهات الهجوم المحتملة وممتلكات البيانات سريعة النمو، في حالة حدوث خرق، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يسمح بسهولة للعملاء المشتركين بطرح أسئلة طبيعية، والبحث بسرعة عبر إكسابايت [من البيانات] وتلقي ردود قابلة للتنفيذ ويمكن قراءتها تقريبًا على الفور، حتى يتمكن موظفو تكنولوجيا المعلومات والأمن من تقييم المخاطر بسرعة، ويمكن للمشغلين تبسيط بروتوكولات الاستجابة الخاصة بهم، “قال بونين لـ VentureBeat. “
من خلال eDiscovery المدعوم بالذكاء الاصطناعي، نهدف إلى مساعدة العملاء على تحليل البيانات التاريخية بسرعة والمساعدة في الإجابة على الأسئلة المهمة.”
قال بونين إن Cohesity يفهرس البيانات الاحتياطية، بما في ذلك البيانات الوصفية المحددة التي تمكن من استخدام تلك البيانات في LLMs.
“بنفس الطريقة التي يتم بها تخزين البيانات الاحتياطية على Cohesity ويمكن البحث عنها لتحليل التهديدات، فهي أيضًا جاهزة للذكاء الاصطناعي بحيث عندما يسأل شخص ما أسئلة حول البيانات من خلال LLM، يتم تصميم الردود بحيث تكون قابلة للقراءة قابل للتنفيذ “، قال.
“يمكن أن تساعد الاستفادة من مصادر البيانات الموثوقة التي تم نسخها احتياطيًا على Cohesity في ضمان استجابات أكثر دقة لاستفسارات المستخدم أو الجهاز.”
وقالت الشركة إن تورينج تزود المؤسسات بقدرات ذكاء اصطناعي متطورة لتعزيز الكفاءة التشغيلية، والحصول على رؤى أعمق حول المخاطر الأمنية وإطلاق العنان لقيمة أكبر من البيانات.
تشمل هذه القدرات النمذجة المتقدمة واكتشاف إنتروبيا البيانات، ونماذج التعلم الآلي المدربة على ملايين العينات لذكاء التهديدات، وتصنيف البيانات الحساسة، والتوصيات التي تحركها الآلة لتخطيط السعة التنبؤية.
“من خلال إمكانات Cohesity Turing في عرض Cohesity DataHawk SaaS ، يمكن للمؤسسات اكتشاف التهديدات واكتشاف البيانات الحساسة.
يمكنهم تبسيط اكتشاف التهديدات من خلال الفحص بنقرة واحدة وإخلاصات التهديدات الآلية التي يتم تحديثها يوميًا، “قال بونين.
يساعد تصنيف البيانات المستند إلى ML على اكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها بدقة حتى يتمكن العملاء من تحديد ما إذا كان هناك استخدام أو وصول غير مصرح به وتقييم تأثير الهجوم.
يساعد تحليل سجل نشاط المستخدم في تحديد السلوكيات والأنشطة المشبوهة التي قد تكون علامات على العبث أو السرقة “.
يعالج محرك Cohesity القائم على ML تصنيف البيانات الحساسة مثل معلومات التعريف الشخصية (PII) والبيانات المحمية بواسطة PCI وHIPAA.
سيؤدي ذلك إلى تمكين المؤسسات من إجراء تقييم سريع للآثار المترتبة على هجمات برامج الفدية أو الحوادث الإلكترونية الأخرى.
أوضح Poonen أن شركته تتفوق على مطابقة نمط regex باستخدام محرك تصنيف BigID القائم على ML، والذي يتضمن التعرف على الكيانات المسماة وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية.
بالإضافة إلى ذلك، فإنه يسخر الأنماط الراسخة والتحقق من صحتها لإمكانيات بحث عالمية شاملة، ويضم مجموعة كبيرة من أكثر من 235 نمطًا تم إنشاؤه مسبقًا والتي تشمل البيانات الشخصية والصحية والمالية الشائعة.
يمكن للشركات دمج هذه الأنماط في سياسات مخصصة، مما يسهل تحديد البيانات الحساسة ويضمن الامتثال للمتطلبات التنظيمية والمتطلبات الخصوصية.
مستقبل من الفرص للبنية التحتية الأمنية القائمة على الذكاء الاصطناعي
أكد بونين أن منصة Cohesity الحديثة لأمن البيانات وإدارتها تتميز بهندستها “الجاهزة للذكاء الاصطناعي”، وأنها مصممة لتمكين البحث السلس والحفاظ على قاعدة بيانات شاملة للملفات عبر أعباء العمل والأطر الزمنية المختلفة.
وقال إن مثل هذا التصميم يمكّن AI وLLM من تقديم إجابات سريعة على استفسارات الأعمال الحيوية مع ضمان تلقي الأفراد المصرح لهم فقط الردود المتعلقة بالبيانات التي يمكنهم الوصول إليها.
وأضاف: “إن تطوير نماذج التوليد المعزز للاسترجاع (RAG) من Cohesity، والتي لدينا براءات اختراع معلقة لها، يدل على تقدم ملحوظ في مجال المحادثات القائمة على المعرفة”.
“من خلال استخدام قوة المستندات المتعددة ودمج كل من الموضوع والسياق المحلي للمحادثة، يمكن لهذه النماذج توليد استجابات واسعة المعرفة ومتنوعة وذات صلة.”
وأوضح الأهمية المتزايدة للمؤسسات لتبسيط العمليات والعمليات التجارية، مشددًا على أن الذكاء الاصطناعي يصبح بطبيعة الحال جزءًا لا يتجزأ من هذا المسعى.
ومع ذلك، تقر الشركة بالمخاطر الكبيرة المرتبطة بكشف البيانات الحساسة والملكية الفكرية.
“الذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد ما اندفاع الذهب. قال بونيين إن الجميع يتحدثون عن “الذهب”، لكن لا أحد يركز على الأدوات والسلامة.
“يركز التماسك على بناء الأدوات والسلامة لتحقيق أقصى قدر من السعي وراء المنظمات” الذهبية “.
سيجمع Cohesity Turing بين RAG والذكاء الاصطناعي المسؤول والحوكمة لإطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي والبيانات بشكل آمن ومسؤول “.
المصدر: venturebeat
قد يهمك:
