ИИ без рисков: как сбалансировать инновации и безопасность данных с помощью Cribl и GTB Technologies

Когда компания начинает активно использовать ИИ, нагрузка на базы данных и аналитические системы критически возрастает. Традиционные архитектуры обработки информации теряют эффективность. Более того, сотрудники, сами того не осознавая, могут отправлять чувствительные корпоративные данные во внешние ИИ-модели (например, коммерческую тайну, исходный код или персональные данные клиентов).

Для безопасной интеграции искусственного интеллекта компаниям необходим новый технологический фундамент, который решает две задачи одновременно:

1. Оптимизация и подготовка данных: Очистка, фильтрация и маршрутизация информационных потоков в реальном времени.
2. Непрерывный контур безопасности: Контроль за тем, куда, как и в каком объеме направляются данные, и мгновенная блокировка попыток утечки.

Главная опасность интеграции искусственного интеллекта в корпоративные процессы часто заключается в человеческом факторе. Стремясь оптимизировать свою ежедневную работу, сотрудники массово копируют финансовые отчеты, базы данных клиентов, маркетинговые стратегии или даже исходный код (source code) в публичные чат-боты и ИИ-сервисы. Как только эти данные попадают на внешние серверы, компания полностью теряет над ними контроль – они становятся материалом для обучения общих моделей и могут «всплыть» в ответах другим пользователям, включая конкурентов. Более того, современные ИИ-агенты способны самостоятельно и с огромной скоростью генерировать тысячи автоматизированных запросов к внутренним системам компании. Без четкого мониторинга безопасность превращается в «слепую зону»: ИТ-департамент просто не видит, какие именно массивы конфиденциальной информации ежеминутно покидают периметр организации.

На вебинаре эксперты продемонстрируют, как совместное применение решений от лидеров индустрии, Cribl и GTB Technologies, позволяет создать единый, защищенный периметр для работы с данными.

• Cribl выступает в роли гибкого регулятора информационных потоков. Он позволяет готовить качественные наборы данных для ИИ-сервисов в реальном времени, не перегружая системы, и дает полное понимание того, какая информация циркулирует в инфраструктуре.
• GTB Technologies обеспечивает интеллектуальный DLP-контроль (Data Loss Prevention). Передовые механизмы защиты гарантируют, что ни один фрагмент интеллектуальной собственности или конфиденциальных данных не попадет к несанкционированным ИИ-агентам или внешним облачным платформам.

• Вызовы больших данных в эпоху ИИ: почему классические системы пасуют перед запросами автоматизированных агентов.
• Архитектура Cribl как фундамент: как оптимизировать потоки данных и взаимодействовать с ИИ без потери производительности.
• Полный DLP-контроль от GTB Technologies: роль интеллектуального анализа содержания в защите чувствительной информации.
• Практическая синергия: создание непрерывного контура безопасности для защиты бизнеса.
• Сессия Q&A: ответы на вопросы и индивидуальные рекомендации от технических экспертов.