Guard
機密データを保護し、コンプライアンスを確保し、大規模で信頼を構築するインテリジェントガバナンス。
概要
自動発見
PII、PHI、財務データの自動発見。
リアルタイム保護
リアルタイムマスキング、トークン化、アクセス制御。
事前構築ポリシー
GDPR、CCPA、PIPEDA、PIPA、SOC 2、HIPAAの事前構築ポリシーパック。
継続監視
継続監視と監査対応レポート。
ネイティブ統合
Fabric、Studio、Signalsとのネイティブ統合。
Guardを選ぶ理由
信頼はエンタープライズAIの基盤です。ガバナンスのないデータはノイズであり、コンプライアンスのないAIはリスクです。Guardは制御、透明性、回復力を確立し、組織が恐れることなく革新できるようにします。
Guardの機能
発見
インテリジェントなコンテキスト検出により、構造化および非構造化データを分類するAI駆動スキャナー。
- •構造化および非構造化データを分類するAI駆動スキャナー。\nテキスト、ログ、契約、テレメトリーにわたる機密フィールド検出。\n名前、住所、ID、クレジットカード、健康コードのエンティティ認識。
保護
高度なマスキング、トークン化、アクセス制御によるリアルタイムデータ保護。
- •リアルタイムマスキング、編集、トークン化。\n列およびセルレベルまでのロールベースアクセス制御。\nローテーションとカスタマー管理キーによるキー管理。
ガバナンス
承認ワークフローとリネージ追跡を含む、グローバルフレームワークに整合したポリシー実行。
- •グローバルフレームワークに整合したポリシーパック。\nデータ使用とモデル学習の承認ワークフロー。\n各データセットのリネージと変更履歴。
レポート
コンプライアンスダッシュボードを備えた包括的な監視と監査対応レポート。
- •データアクセスと移動の継続的な監視。\n規制当局やパートナーにエクスポート可能な監査対応レポート。\nコンプライアンススコアとトレンド分析を含むダッシュボード。
Guard内のAI
コンテキスト分類
LLMは、フィールドが誤ってラベル付けされていても機密コンテキストを検出。
適応ポリシー
ルールはユーザーの決定から学習し、新しいドメインに拡張。
説明可能なアクション
各マスクやブロックには理由、信頼度、リネージが含まれる。
自然言語ガバナンス
平易な日本語で要求を記述すると、Guardがポリシーを生成し実行。
アーキテクチャ概要
取り込みからレポートまでのスイート全体との密接な統合による包括的なガバナンスアーキテクチャ。
Three-layer inputs into a four-stage governance pipeline. Policies compiled and enforced by the Policy Engine, with identity, keys, lineage, and audit spanning end to end.
一般的なユースケース
金融サービス
PCI DSSの実施、アカウント番号の検出、エクスポート前の編集。
ヘルスケア
PHIの識別、ログでのマスキング、HIPAA監査レポートの生成。
グローバル企業
マルチリージョンウェアハウスでのGDPRとCCPAポリシーの適用。
AIトレーニングパイプライン
モデルファインチューニング前のデータセットスクリーニングでリークを防止。
政府契約
機密データが認可されたアカウントのみで扱われることを保証。
ポリシーパック例
GDPRヨーロッパ
個人識別子の検出と制限、DSARレポートの自動生成。
CCPAカリフォルニア
「販売禁止」フラグの処理、同意追跡。
HIPAAアメリカ
PHIの分類、フィールドマスキング、メモ編集。
SOC 2
財務データアクセスの制御、使用の監視。
カスタム
自然言語でカスタムルールを定義。
エンドツーエンドワークフロー
GuardはFabricまたは外部ソースからデータセットをスキャン。
機密データにフラグ、マスキング、または承認用にルーティング。
データが流れる際にポリシーをリアルタイム適用。
アクセスイベントと実行をログに記録。
監査レポートを自動生成。
StudioとSignalsがリネージ付きガバナンスデータセットを使用。