<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Access Control on Formize.com блог</title><link>https://blog.formize.com/bg/tags/access-control/</link><description>Recent content in Access Control on Formize.com блог</description><generator>Hugo</generator><language>bg</language><atom:link href="https://blog.formize.com/bg/tags/access-control/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Контрол на достъпа и одит на синтетични данни с нулево доверие с Formize</title><link>https://blog.formize.com/bg/zero-trust-synthetic-data-access-control-and-auditing-with-f/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/bg/zero-trust-synthetic-data-access-control-and-auditing-with-f/</guid><description>&lt;h1 id="контрол-на-достъпа-и-одит-на-синтетични-данни-с-нулево-доверие-с-formize">Контрол на достъпа и одит на синтетични данни с нулево доверие с Formize&lt;/h1>
&lt;p>Синтетичните данни се превърнаха в основен камък за развитието на изкуствения интелект, позволявайки на организациите да обучават модели, без да разкриват реална лична информация. Въпреки това, самата природа на синтетичните данни – произтичащи от чувствителни изходни набори – създава парадокс: те трябва да бъдат едновременно &lt;strong>полезни&lt;/strong> и &lt;strong>сигурни&lt;/strong>. Традиционните модели за сигурност, базирани на периметър, са недостатъчни, защото приемат, че вътрешната мрежа е доверена – предположение, което вече не важи в съвременните, облачно‑първостепенни среди.&lt;/p></description></item></channel></rss>