实时数据分类分析
组织可精确识别正在传输的数据类型以及数据流向,据此施加策略驱动的控制手段,从而更有效地管理数据风险。
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F5 是一家应用交付与安全解决方案提供商,通过收购数据治理与保护厂商 LeakSignal,把实时数据分类、策略执行与持续监控能力纳入 F5 Application Delivery and Security Platform。LeakSignal 曾获美国国家标准与技术研究院(NIST)认可,在数据在途分类、主动修复与 AI 驱动的策略执行方面具备技术积累。相关能力面向 API、传统应用与 AI 应用,并可用于大语言模型输入输出的数据中介,将在同年晚些时候陆续集成。官网未公开具体定价与免费额度。
F5 提供应用交付与安全解决方案,首席产品官 Kunal Anand 在官方博客中介绍,公司将把数据保护与治理能力加入 F5 Application Delivery and Security Platform。这些能力来自 F5 对 LeakSignal 的收购,LeakSignal 是数据治理与保护方案提供商,曾因在数据在途分类、主动修复与 AI 驱动策略执行方面的探索获得美国国家标准与技术研究院(NIST)认可。
官方说明,新增能力用于应对 AI 应用高度分布式、数据在数据存储、模型与应用之间大量流动所带来的保护与合规难题。传统数据防泄漏(DLP)与数据安全态势管理(DSPM)工具往往缺乏对数据流的实时可见性、分类不准确、执行能力有限,因此留下保护缺口。
按官方规划,这些功能将在随后数月内集成到 F5 各解决方案中,用于保护 API、传统应用与 AI 应用中的敏感数据与专有数据,并覆盖终端场景,同时可对大语言模型(LLM)的输入与输出进行中介。
组织可精确识别正在传输的数据类型以及数据流向,据此施加策略驱动的控制手段,从而更有效地管理数据风险。
在增强可观测性的基础上,组织不仅能看见数据流动,还能对其进行控制,并在需要时采取行动,形成策略驱动的执行与事件响应闭环。
合规不是一次性的工作,该能力对数据访问与传输进行持续审计和监控,帮助组织持续满足监管标准对数据治理的要求。
可对大语言模型的输入与输出数据进行中介,覆盖训练输入与生成式 AI 模型用户输入等敏感数据,防止其外泄或违反法规。
保护范围覆盖 API、传统应用与 AI 应用中的敏感数据与专有数据,并延伸至终端场景,适用于多云环境下的合规需求。
需要实时掌握数据在存储、模型与应用之间的流向,并对敏感数据传输实施策略控制与合规审计的团队。
正在把生成式 AI 投入业务、担心训练输入与用户输入中的敏感数据外泄或触犯隐私法规的组织。
已有 F5 Application Delivery and Security Platform 基础、希望在既有体系内补齐数据保护与治理能力的企业。
相关能力将在同年晚些时候才陆续集成,短期内难以上手验证,预算紧的小团队需谨慎评估。
是在 F5 Application Delivery and Security Platform 中加入数据保护与治理能力,围绕三条主线:实时数据分类与分析、策略驱动的执行与事件响应、以及持续监控与治理,目标是管理敏感数据的实时流动并强化合规。
将在同年晚些时候加入平台,并在随后数月内集成到 F5 各解决方案中。目前官方博客给出的是规划性说明,具体可用时间与产品形态需以官方页面为准。
官方指出传统数据防泄漏(DLP)与数据安全态势管理(DSPM)工具普遍缺乏对数据流的实时可见性、分类不够准确、执行能力也有限,因而留下保护缺口。F5 强调的能力重点在于实时分类、策略执行与持续监控三者结合。
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| F5本工具 | 4.1 | 免费 + 付费 | 实时数据分类分析;策略执行与响应;持续监控与治理;LLM 输入输出中介 | Web |
| 安全狗 | — | 未标价 | 云安全服务与解决方案提供商 | — |
| BestProxy | — | 仅标示各产品「低至」,未给出具体价格数字 | AI 和以数据为驱动的操作 | Web / API |
| Oak | — | 未标价 | 用于发现和治理人类、机器及 AI 身份的原生 AI 平台 | Web |
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