Polymer DLP

Polymer是一款数据安全态势管理(DSPM)平台,旨在可持续地管理关键SaaS业务应用程序和AI工作流程中的敏感数据使用。它可以实时识别、分析和缓解AI和SaaS生态系统中的安全风险。其主要优点包括能够应对新的AI威胁向量,保障数据在生成或被访问时的安全;可以根据组织的独特需求和AI使用情况创建和管理上下文驱动的安全政策;支持对员工和AI的访问进行管理,确保数据交互的安全性等。该平台面向企业级用户,适合在多个行业使用,如医疗保健、金融服务和保险等。关于价格,文档中未提及,推测可能提供免费试用或付费模式。

需求人群:

["医疗保健行业:该行业涉及大量敏感的患者数据,Polymer可以帮助医疗保健企业确保数据的安全性和合规性,防止患者信息泄露,符合HIPAA等法规要求。", "金融服务和保险行业:这些行业处理大量的财务和客户信息,Polymer能够有效管理员工和AI对数据的访问,降低内部威胁和数据泄露的风险,满足CCPA和GDPR等法规的要求。", "企业级用户:对于需要管理多个SaaS应用程序和AI工作流程的企业,Polymer提供了全面的数据安全态势管理解决方案,帮助企业实时监控和缓解安全风险,保障业务的正常运行。"]

使用场景示例:

医疗保健机构使用Polymer来保护患者的个人健康信息,确保符合HIPAA法规。

金融服务公司使用Polymer来管理员工和AI对客户财务数据的访问,防止数据泄露。

企业使用Polymer来监控和管理其SaaS应用程序中的敏感数据,确保数据安全和合规性。

产品特色:

身份感知检测与响应:创建并管理根据组织独特需求和AI使用情况定制的上下文驱动安全政策,以应对新的AI威胁向量,保障数据在被AI或人类生成或访问时的安全。

管理员工与AI访问:将人类和非人类身份进行分组,全面控制他们与数据的交互方式,确保只有授权的人员和AI能够访问敏感数据。

检测、分类和标注数据:依据自定义的安全政策,对动态和静态的数据进行持续监控,准确识别数据类型并进行标注,以便更好地管理和保护数据。

量化风险:通过评估报告和风险得分,揭示如影子AI使用、内部威胁和配置错误等潜在漏洞,为企业提供清晰的风险洞察。

自动化策略执行:在运行时自动纠正违规行为,如对敏感数据进行编辑、撤销文件访问权限,并触发自定义工作流程,可选择有无人工审核,提高处理效率。

扩展安全运营:通过实时培训和响应机制,让员工成为安全解决方案的一部分,确保业务在安全的环境中顺利开展。

展示持续合规性:生成与HIPAA、SOC 2、CCPA和GDPR等监管框架相匹配的审计日志,证明企业在数据安全方面的合规性。

使用教程:

步骤1:访问Polymer官方网站(https://www.polymerhq.io/),点击“Request a demo”按钮,申请产品演示。

步骤2:根据演示了解产品的功能和特点,确定是否适合企业需求。

步骤3:如果决定使用,联系Polymer团队进行注册和部署。

步骤4:根据企业的独特需求和AI使用情况,创建和管理上下文驱动的安全政策。

步骤5:将人类和非人类身份进行分组,设置他们与数据的交互权限。

步骤6:依据自定义的安全政策,对数据进行检测、分类和标注。

步骤7:定期评估报告和风险得分,及时发现和处理潜在的安全漏洞。

步骤8:利用自动化策略执行功能,实时纠正违规行为,确保数据安全。

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