<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Zero Trust Security on وبلاگ Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/fa/categories/zero-trust-security/</link><description>Recent content in Zero Trust Security on وبلاگ Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>fa</language><atom:link href="https://blog.formize.com/fa/categories/zero-trust-security/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>کنترل دسترسی و حسابرسی داده‌های مصنوعی با اعتماد صفر با Formize</title><link>https://blog.formize.com/fa/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/fa/zero-trust-synthetic-data-access-control-and-auditing-with-f/</guid><description>&lt;h1 id="کنترل-دسترسی-و-حسابرسی-دادههای-مصنوعی-با-اعتماد-صفر-با-formize">کنترل دسترسی و حسابرسی داده‌های مصنوعی با اعتماد صفر با Formize&lt;/h1>
&lt;p>داده‌های مصنوعی به یک ستون فقرات برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند؛ زیرا به سازمان‌ها امکان می‌دهند مدل‌ها را بدون افشای اطلاعات شخصی دنیای واقعی آموزش دهند. با این حال، طبیعت داده‌های مصنوعی—که از مجموعه‌های داده حساس استخراج می‌شوند—یک پارادوکس ایجاد می‌کند: این داده‌ها باید هم &lt;strong>مفید&lt;/strong> و هم &lt;strong>امن&lt;/strong> باشند. مدل‌های امنیتی سنتی مبتنی بر مرز، ناکافی هستند زیرا فرض می‌کنند شبکه داخلی قابل اعتماد است؛ فرضی که در محیط‌های مدرن «ابری‑اول» دیگر برقرار نیست.&lt;/p></description></item></channel></rss>