이미 소유하고 있는 데이터를 AI의 가장 큰 장점으로 활용하세요
Secuvy는 이미 보유한 데이터를 경쟁력으로 바꿔, 모든 팀이 경쟁사보다 적은 위험과 노력으로 더 빠르게 AI를 출시하도록 돕습니다.
Secuvy가 현재 도구에서 놓친 부분을 찾는 세 가지 이유
레거시 도구는 지정된 패턴만 대조하고 나머지는 모두 놓치는데, 비정형 파일과 생성형 AI 출력에서는 그 나머지가 대부분입니다. Secuvy는 맥락에서 데이터의 의미를 학습하므로 더 빠르게 도입되고, 더 많이 찾아내며, AI 규모에서도 안정적으로 작동합니다.
패턴을 넘어서
규칙을 쫓지 않는 자가 학습
대부분의 플랫폼은 알려진 패턴을 대조하고 수동 태그 지정에 의존하기 때문에 익숙하지 않은 데이터는 그대로 빠져나갑니다. Secuvy의 자가 학습 AI는 민감한 데이터를 스스로 발견하고 분류하며, 새로운 데이터 유형이 나타날수록 더 정확해집니다. 무엇이 중요한지는 고객이 정의하고, Secuvy가 찾아냅니다.
최대 90% 감소
수동 분류가 사라졌습니다.
Secuvy는 수작업 분류를 최대 90%까지 줄여, 몇 달씩 걸리던 데이터 준비 프로젝트를 몇 시간 만에 끝냅니다. 팀은 데이터 정리 작업을 멈추고 AI 출시에 집중합니다.
1시간 이내에 가동
점심 식사 전에 배포됨
장기간의 전문 서비스나 전면 교체 없이 1시간 이내에 Secuvy를 구축하세요. 당일에 분류되고 태그가 지정된 데이터를 확인할 수 있습니다.
귀하의 데이터
귀사의 데이터. Secuvy에서. 파이프라인에 바로 투입 가능.
모든 조직에는 열 가지 종류의 데이터가 있습니다. 각 데이터가 어디로 가는지 확인하세요.
- ✓준비
- ✓민감도
- ✓주권
- ✓규정 준수
아무 타일이나 탭하세요. 아래에 전후가 표시됩니다.
[연구 · 태그됨 - 학습]
이전: 과학자가 데이터 준비를 맡았습니다.
지금: 준비는 자동으로 진행되고, 과학자는 연구에 집중합니다.
차이점
끊임없이 돌봐야 하는 규칙의 벽이 아닌, 하나의 자가 학습 엔진
Secuvy는 AI 데이터 준비도 플랫폼입니다. 비지도 AI 엔진이 맥락 연계와 비패턴 분류를 통해 데이터를 지속적으로 발견하고 분류한 다음, 각 AI 파이프라인에 맞게 태그를 지정합니다. 파이프라인, 규정 준수, AI 거버넌스를 떠받치는 AI 데이터 준비 계층입니다.
01자가 학습 분류
A self-learning engine that adapts to real content and improves as your team reviews it.
02비패턴 분류
패턴 대조가 필요 없습니다. 무엇이 중요한지 정의하면 Secuvy가 데이터에서 찾아냅니다.
03맥락적 연계
시스템 전반에서 관련된 민감한 레코드를 연결하고 그 연계를 시각화합니다. 레거시 도구로는 볼 수 없는 맥락입니다.
04AI 인식 거버넌스
실제 데이터 민감도에 기반한 위험 관리. 모든 소스를 실제 민감도에 따라 분류하고 관리하므로, 가드레일이 일반적인 가정이 아닌 중요한 것에 작동합니다.
05빠른 분류
결과를 가장 빠르게 얻을 수 있도록 파일 시스템 수준에서 작동하는 시장에서 가장 빠른 분류 엔진입니다.
06검증 가능한 데이터 자재 명세서
모든 분류 결정은 데이터 자재 명세서에 집계되어 각 모델에 어떤 데이터가 투입되었는지 정확히 증명하며, 규제 기관, 감사인, 이사회 앞에서도 근거가 됩니다.
자가 학습 분류
A self-learning engine that adapts to real content and improves as your team reviews it.
왜 지금인가?
몇 달 걸리던 데이터 준비를 Secuvy에서는 몇 시간으로.
자가 학습 AI가 모든 파일을 스스로 발견하고, 분류하고, 태그를 지정하고, 검증합니다.
모든 수정은 모델을 학습시킵니다. 모든 새 파이프라인은 태그가 지정된 상태로 시작합니다.
NVIDIA AIDP 앞단에 배치하도록 설계
NVIDIA AI 데이터 플랫폼(AIDP)은 엔터프라이즈 데이터를 대규모로 빠르게 이동하지만 데이터 이동 여부에 대해서는 의도적으로 침묵합니다. 이는 민감하고, 중복되고, 규제되고, 목적에 적합한 것이 무엇인지 이미 알고 있다고 가정합니다. 거의 모든 기업이 그렇지 않습니다.
바로 이 지점에 Secuvy가 필요합니다. Secuvy를 앞단에 두면 모든 GPU 사이클이 관리되고, 분류되고, 목적에 맞는 올바른 데이터에 쓰입니다. Secuvy가 없다면 잘못된 데이터를 모델에 더 빨리 밀어 넣는 방법을 만든 것에 불과합니다.
데이터 자재 명세서
Secuvy의 자가 학습 엔진, 맥락 연계, 비패턴 분류는 매우 정확한 데이터 자재 명세서를 만듭니다. 이는 모든 데이터를 아우르는 기록 시스템입니다.
- 모든 데이터에 대한 기록 시스템
- 모든 모델에 올바른 데이터, 오직 올바른 데이터만 투입되었다는 증거
- 규제 기관, 감사인, 이사회 앞에서 입증할 수 있는 데이터 계보
Secuvy는 패턴 일치 도구와 어떻게 다릅니까?
Secuvy는 알려진 패턴만 일치시키는 대신 컨텍스트에서 의미를 학습합니다. 이를 통해 규칙 기반 도구가 놓칠 수 있는 구조화되지 않은 파일에서 익숙하지 않은 민감한 데이터를 찾아 분류할 수 있습니다.
Secuvy가 수동 분류를 얼마나 대체할 수 있나요?
Secuvy는 수작업 분류를 최대 90%까지 줄여 한때 몇 달 동안 실행되었던 데이터 준비 프로젝트를 몇 시간 안에 완료되는 작업으로 전환할 수 있습니다.
Secuvy가 규칙 기반 분류보다 더 적합한 경우는 언제인가요?
Secuvy is a stronger fit when sensitive data is unstructured, unfamiliar, or changing faster than teams can maintain rules. Its self-learning engine classifies through content and context, then improves as your team confirms its results.
Secuvy가 기존 데이터 스택을 대체합니까?
아니요. Secuvy는 기존 파이프라인과 인프라 앞단에 위치하므로, 전면 교체 프로젝트 없이도 지속적인 발견, 분류, 거버넌스를 추가할 수 있습니다.
Secuvy를 현재 도구와 어떻게 비교해야 합니까?
동일한 대표 데이터에 대해 두 가지를 모두 실행합니다. 각각이 알려진 패턴 외에 무엇을 발견했는지, 각각 얼마나 많은 수동 검토가 필요한지, 그리고 각각이 AI 파이프라인에 입력된 내용과 보류된 내용에 대한 현재 기록을 생성할 수 있는지 여부를 비교합니다.
귀하가 소유한 데이터를 AI 이점으로 바꿔보세요.