Secuvy 發現目前工具遺漏的三個原因
傳統工具只比對被設定要尋找的模式，而遺漏其他一切，而在非結構化檔案和生成式 AI 輸出中，這恰恰占了大部分。Secuvy 從情境中理解資料的含義，因此部署更快、發現更多，並能在 AI 規模下穩定運作。
超越模式
自我學習，而不是追逐規則
大多數平台只比對已知模式並依賴人工標記，因此任何陌生的資料都會直接漏掉。Secuvy 的自我學習 AI 能自行發現和分類敏感資料，並隨著新資料類型的出現不斷提高準確度。您定義什麼重要，Secuvy 負責找到它。
最多減少 90%
手動分類，消失了
Secuvy 最多可將人工分類減少 90%，讓過去要花數月的資料準備專案在數小時內完成。您的團隊不再手動整理資料，而是專注於交付 AI。
一小時內上線
午餐前部署
一小時內即可部署 Secuvy，無需冗長的專業服務，也無需全面汰換。當天就能看到已分類、已標記的資料。
您的資料
您的資料。在 Secuvy 上。隨時可供管線使用。
每個組織都有十類資料。以下是每一類的去向。
- ✓準備
- ✓敏感度
- ✓主權
- ✓合規
點選任一圖塊，下方會顯示前後對比。
[研究 · 已標記 - 訓練]
之前： 科學家忙於資料準備。
現在： 資料準備自動完成，科學家專注研究。
差別
一個自我學習引擎，而不是一道需要時時照看的規則牆
Secuvy 是一個 AI 資料就緒度平台。非監督式 AI 引擎透過情境關聯和非模式分類持續發現並分類您的資料，再為每條 AI 管線加上標記。它是支撐您的管線、合規和 AI 治理的 AI 資料準備層。
01自我學習分類
A self-learning engine that adapts to real content and improves as your team reviews it.
02非模式分類
無需模式比對。您定義什麼重要，Secuvy 在資料中找到它。
03情境關聯
跨系統關聯相關敏感記錄並將關聯視覺化，呈現傳統工具看不到的情境。
04感知 AI 的治理
風險評估基於資料的實際敏感度。每個來源都依其實際敏感程度進行分類和治理，因此護欄作用於真正重要的內容，而非籠統的假設。
05快速分類
市場上最快的分類引擎，在檔案系統層級運作，以最快的方式獲得結果。
06可驗證的資料物料清單
每一項分類決策都會彙整到資料物料清單中，準確證明每個模型使用了哪些資料，經得起主管機關、稽核人員或董事會的檢驗。
自我學習分類
A self-learning engine that adapts to real content and improves as your team reviews it.
為什麼現在
資料準備從數月縮短到在 Secuvy 上只需數小時。
自學習 AI 自行發現、分類、標記和驗證每個檔案。
每次修正都會訓練模型。每條新管線從一開始就已完成標記。
專為部署在 NVIDIA AIDP 前端而打造
NVIDIA AI 資料平台 (AIDP) 快速、大規模地移動企業資料，但它故意對資料是否應該移動保持沉默。它假設您已經知道什麼是敏感的、重複的、受監管的和適合目的的。幾乎沒有企業這樣做。
這正是 Secuvy 的用武之地。有了前端的 Secuvy，每個 GPU 週期都用在經過治理、分類且符合用途的正確資料上。沒有它，您只是打造了一條更快把錯誤資料推進模型的途徑。
資料物料清單
Secuvy 的自我學習引擎、情境關聯和非模式分類可產生高度準確的資料物料清單，也就是涵蓋您所有資料的記錄系統。
- 涵蓋所有資料的記錄系統
- 證明每個模型使用的都是正確的資料，而且只有正確的資料
- 經得起主管機關、稽核人員或董事會檢驗的資料譜系
Secuvy 與模式匹配工具有何不同？
Secuvy 從上下文中學習意義，而不是只匹配已知模式。這使得它可以在非結構化檔案中查找和分類基於規則的工具可能會錯過的不熟悉的敏感資料。
Secuvy可以取代多少手動分類？
Secuvy 最多可將人工分類減少 90%，讓過去要花數月的資料準備專案在數小時內完成。
什麼時候 Secuvy 比基於規則的分類更合適？
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.
Secuvy 是否會取代我現有的資料堆疊？
不會。Secuvy 位於您現有的管線和基礎架構之前，因此您無需全面汰換，即可增加持續的發現、分類和治理。
我們應該如何將 Secuvy 與我們現有的工具進行比較？
用同一批具代表性的資料同時測試兩者。比較各自在已知模式之外發現了什麼、各自需要多少人工審查，以及各自能否產生一份最新記錄，說明哪些內容進入了 AI 管線、哪些未納入。
將您擁有的資料轉化為 AI 優勢。