Explorando al AI Mesh: Cómo funciona Forcepoint AI Classification

La clasificación de IA es un término de moda envuelto en una caja negra.

En otras palabras: ¿qué es exactamente la clasificación de IA y cómo funciona?

La clasificación de IA está incluida en Forcepoint Data Security Posture Management (DSPM), y la tecnología que la sustenta es AI Mesh. AI Mesh es una arquitectura altamente conectada de clasificadores de IA y modelos de ciencia de datos que proporciona una clasificación de datos altamente precisa con máxima eficiencia.

Cómo funciona la clasificación de IA de Forcepoint

La clasificación de IA de Forcepoint utiliza una combinación de clasificadores de IA y modelos de ciencia de datos para automatizar la identificación y catalogación de datos no estructurados en almacenamiento en la nube y en las instalaciones. Permite a las organizaciones automatizar el descubrimiento y la protección de activos que normalmente son difíciles de proteger, como la propiedad intelectual.

AI Mesh ayuda al motor de clasificación de IA de Forcepoint a comprender las relaciones entre las palabras dentro de un archivo para clasificar correctamente su nivel de criticidad. AI Mesh utiliza una mezcla de nodos, como clasificadores de redes neuronales profundas —aprendizaje automático— para identificar y definir más precisamente estas relaciones. Estos clasificadores de IA y técnicas de modelado predictivo de datos trabajan juntos para crear clasificaciones de datos altamente eficientes y precisas cuando están adecuadamente entrenados.

La clasificación de IA es una táctica innegociable para las organizaciones que trabajan con información sensible o propietaria. Garantiza que las políticas de Data Loss Prevention (DLP) diseñadas para permitir a las organizaciones cumplir con las normativas regionales y específicas de la industria sean aplicables, ya que, sin una clasificación regulatoria precisa, las políticas de seguridad de datos no saben qué proteger.

Aquí tienes un ejemplo de lo que sucede cuando se introducen datos no estructurados en Forcepoint AI Mesh:

Ejemplo de clasificadores de IA utilizados en AI Mesh

En el núcleo de Forcepoint AI Mesh se encuentra un modelo de lenguaje pequeño generativo de IA (SLM, por sus siglas en inglés). El GenAI SLM genera representaciones vectoriales de documentos del propio documento real, que el resto de los nodos —clasificadores de IA, modelos de ciencia de datos y otras capacidades— analizan para determinar la clasificación del archivo.

Los SLM ofrecen muchas ventajas sobre su contraparte más grande, el modelo de lenguaje grande (LLM), a pesar de ser menos conocidos. Los SLM funcionan en CPUs y requieren una cantidad significativamente menor de potencia computacional que los LLM. Gracias a su tamaño más pequeño, proporcionan mayores eficiencias de recursos y costos, así como un mejor rendimiento. Forcepoint DSPM puede usar SLMs para descubrir aproximadamente 200 milisegundos por archivo, y AI Mesh puede clasificar a aproximadamente una quinta parte de esa velocidad.

La arquitectura AI Mesh está diseñada para hacer que la clasificación de IA sea accesible para organizaciones de todos los tamaños. El SLM se complementa con otros clasificadores de IA y capacidades de ciencia de datos dentro de la arquitectura de red, incluyendo:

• Clasificadores de redes neuronales profundas para análisis de sentimiento.
• Clasificadores ligeros de IA como el Bag of Words para determinar temas.
• Inferencia bayesiana para modelado predictivo de texto.
• Filtros Regex para delimitar qué texto es clasificable.

Beneficios de AI Mesh para la clasificación de datos

Aunque la clasificación de IA es una práctica más común en la seguridad de datos en la actualidad, el algoritmo que la respalda varía de un proveedor a otro. AI Mesh es un enfoque único para la clasificación de IA que ofrece resultados de alta precisión en una fracción del tiempo.

Los beneficios de AI Mesh incluyen:

• Reducción de riesgos: La clasificación de datos de alta precisión mitiga el riesgo de una violación de datos, fuga o incumplimiento.
• Reducción de costos: Reducción de costos asociados a recursos computacionales extensos, mantenimiento y entrenamiento de LLMs.
• Aumento de productividad: Ahorro de tiempo en la clasificación sin comprometer la precisión gracias a una mejor eficiencia.
• Simplificación del cumplimiento: Facilita la demostración del cumplimiento con tecnología de IA auditable y explicable.

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Example of AI Classifiers Used in AI Mesh

At the heart of Forcepoint AI Mesh sits a generative AI Small Language Model (SLM). The GenAI SLM generates vector document representations of the actual document itself, which the rest of the nodes – AI classifiers, data science models and other capabilities – analyze to determine the file’s classification.  

SLMs carry many benefits over their larger counterpart, the Large Language Model (LLM), despite being less well known. SLMs run on CPUs and require magnitudes less computing power than LLMs, but with the smaller size comes improved resource and cost efficiencies, as well as better performance. Forcepoint DSPM can SLMs can discover roughly 200 milliseconds per file – and the AI Mesh can classify at roughly one-fifth of that speed. 

The AI Mesh architecture is designed to make AI classification attainable for organizations of all sizes. The SLM is joined by other AI classifiers and data science capabilities within the networked architecture, including:

• Deep neural network classifiers for sentiment analysis.
• Light AI classifiers such as Bag of Words for determining topics.
• Bayesian Inference for predictive modeling of text.
• Regex filters to delineate what text is classifiable.

Benefits of AI Mesh for Data Classification

While AI classification is a more common practice in data security these days, the algorithm behind it varies from vendor to vendor. AI Mesh is a unique approach to AI classification that drives highly precise results in a fraction of the time.

Benefits of AI Mesh include:

• Reduce Risk: High-precision data classification mitigates risk of a data breach, leak, or non-compliance.
• Cut Cost: Reduce costs for extensive computing resources associated with LLMs, maintenance and training.
• Increase Productivity: Save time on classification without compromising on accuracy through better efficiency.
• Streamline Compliance: Easily prove compliance with auditable and explainable AI technology.

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