Bedrock Data обяви AI-подпомогнато отстраняване на уязвимости, което разпределя работата по коригиране на изложени данни между собствениците на данни в цялото предприятие. Bedrock Data установява кой е собственикът на всеки изложен набор от данни, създава заявка за този собственик в работния процес на Jira или ServiceNow, който предприятието вече използва, и предоставя контекста, необходим за отстраняването. Когато собственикът затвори заявката, Bedrock Data проверява дали излагането е отстранено и отваря заявката отново, ако не е.

Bedrock Data AI-подпомогнато отстраняване

Отстраняването вече върви в крак с темпа на създаване на данни, вместо да се натрупва в изоставането на централизирания екип по сигурността. Възможността е общодостъпна от днес и е включена в платформата на Bedrock Data.

Данните в предприятията се измерват в петабайти, милиарди записи, милиони документи и хиляди хранилища за данни. Централизираният екип по сигурността, отговарящ за тях, е малък в сравнение с този мащаб и не може сам да отстрани излагането. Той няма достъп до повечето данни и не знае как бизнесът ги използва. Собствениците на данни в инженерните, data и бизнес екипите го знаят.

Конвенционалните DSPM инструменти спират до видимостта, което оставя екипите по сигурността с растящ списък от изложени данни и без надежден начин те да бъдат поправени. В Enterprise Data Security Confidence Index на Bedrock Data 76% от анкетираните заявяват, че липсата на автоматизация и прекалено голямото количество ръчна работа възпират сигурността на данните.

Навлизането на AI увеличава шанса неотстранено излагане да доведе до изтичане. AI агентите и копилотите имат достъп до данни самостоятелно, със скорост на машина, и следват разрешенията, а не бизнес намеренията. Чувствителни данни, оставени в тестова среда, или прекалено широко споделен документ преди това трудно са се откривали.

Една AI система вече може да ги намери и да ги покаже в отговор. В проучването на EY „2026 AI Risk and Governance Survey“ 85% от ръководителите в компании, използващи AI агенти, казват, че някои от тези агенти предприемат важни действия без човешко участие в реално време. Намаляването на излагането на данни снижава риска от изтичане, злоупотреба и нарушения на съответствието и позволява на предприятието да разшири внедряването на AI.

„Всяко предприятие има много повече проблеми с данните, отколкото централизираният му екип по сигурност на данните може да обработи. Досега, при експоненциалния растеж на данните, натрупването на риск и отстраняването на риска бяха разделящи се криви. Данните са отговорност на бизнес звената и организацията по данни, а отстраняването се мащабира само когато те поемат поправката“, заяви Бруно Куртич, главен изпълнителен директор на Bedrock Data.

„Bedrock Data намира собственика, изпраща проблема към инструментите, които той вече използва, отговаря на въпросите му в самата заявка и проверява резултата. Екипите по сигурност запазват контрола върху правилата и одитната следа и тези криви вече не се разделят, защото отстраняването вече работи в голям мащаб.“

Федерираното отстраняване работи през вече използваните ITSM системи

Предприятията вече проследяват и решават проблеми в Jira и ServiceNow и екипите им познават тези системи. Bedrock Data оркестрира същите системи и разпределя отстраняването към собствениците на данни в мащаб на предприятието. Не се налага внедряване на нов инструмент, нито ново обучение за хората, които извършват поправките. Екипите по сигурност могат да разширят или заменят маршрутизирането по подразбиране с правила, написани на естествен език, например „изпращай находките за този AWS акаунт до екипа на облачната платформа, освен ако включват права за достъп – тогава ги насочвай към екипа по идентичност и достъп“.

Маршрутизирането работи непрекъснато, докато сканиранията откриват ново излагане, така че отстраняването е текуща програма, а не еднократно почистване. Собственикът на данните извършва поправката. Bedrock Data автоматизира работния процес и проверява дали всяко отстраняване е приложено.

Bedrock Data обработва три стъпки в процеса на отстраняване:

  • Находките на Bedrock Data създават заявки и ги насочват към собствениците. AI на Bedrock Data разглежда всяко излагане и го обяснява в контекст, така че собственикът да разбере проблема без ръчно проучване. Заявките използват формата, конфигуриран от клиента, включително персонализирани полета.
  • AI на Bedrock Data отговаря на въпроси в заявката, докато тя е отворена, например „Кой има достъп до този файл?“
  • Политическият механизъм на Bedrock Data проследява заявката до затварянето ѝ. Когато собственикът я отбележи като решена, Bedrock Data проверява поправката. Ако излагането е изчезнало, заявката остава затворена. Ако излагането продължава, Bedrock Data отваря заявката отново с посочена причина. Ако Bedrock Data сама установи, че излагането е отстранено или вече не се наблюдава, тя затваря заявката.

Когато поправката е ясно определена, Bedrock Data може да я приложи директно. Клиентите могат да създадат политика, която отменя споделянето на документи въз основа на чувствителност и други критерии, без да задейства работен процес, и уведомява собственика на данните, че промяната е направена. Собствениците на данни ще могат да се включат в автоматично отстраняване за видове излагане, които се повтарят често и при които са готови да автоматизират реакцията.

„Рискът за данните е отговорност на моя екип, но трайните поправки трябва да идват от екипите, които управляват системите всеки ден“, заяви Мание Чандела, EVP Information Security, Risk and Privacy в Sportradar.

„Виждането на риска е базово изискване. Намаляването му означава хиляди проблеми да бъдат отстранени, без да се наруши бизнесът. Bedrock Data поставя всеки проблем пред правилния собственик, с контекста да го поправи, в инструментите, които вече използва, и след това доказва, че поправката е издържала. Отстраняването престава да бъде изоставане, което носи моят екип по сигурност, и се превръща в програма, която цялата компания управлява, със свидетелствата, които очакват нашият борд и одитори.“

Проверените поправки осигуряват одитни следи за PCI DSS 4.0.1, SOC 2 и NYDFS Part 500

Затварянето на цикъла променя това, което ръководителите по сигурността могат да покажат на борда и одиторите си. Всяко излагане има собственик, времева линия и доказателства, че поправката е издържала. Одиторите по PCI DSS 4.0.1 и SOC 2 и регулаторите, прилагащи NYDFS Part 500, очакват такава одитна следа.

Bedrock Data я създава за всяка заявка, която отваря. В доклада на IBM „2026 Cost of a Data Breach Report“ се установява, че организациите, които използват широко AI и автоматизация в операциите по сигурност, имат средни разходи при пробив с 1,93 млн. долара по-ниски и жизнен цикъл с 65 дни по-кратък от организациите, които не ги използват.