<?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 Formize.com ბლოგი</title><link>https://blog.formize.com/ka/categories/zero-trust-security/</link><description>Recent content in Zero Trust Security on Formize.com ბლოგი</description><generator>Hugo</generator><language>ka</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ka/categories/zero-trust-security/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Zero Trust სინთეზური მონაცემთა წვდომის კონტროლი და აუდიტინგი Formize‑ით</title><link>https://blog.formize.com/ka/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/ka/zero-trust-synthetic-data-access-control-and-auditing-with-f/</guid><description>&lt;h1 id="zero-trust-სინთეზური-მონაცემთა-წვდომის-კონტროლი-და-აუდიტინგი-formizeით">Zero Trust სინთეზური მონაცემთა წვდომის კონტროლი და აუდიტინგი Formize‑ით&lt;/h1>
&lt;p>სინთეზური მონაცემები AI‑ის განვითარების კუთხის საფუძველი გახდა, რადგან ორგანიზაციებს აძლევს შესაძლებლობას მოდელებს ტრენინგისას რეალურ პერსონალურ ინფორმაციას არ გამოვიყენოთ. თუმცა, სინთეზური მონაცემების ბუნება — მგრძნობიარე წყარო მონაცემებიდან მიღებული — ქმნის პარადოქსს: ისინი უნდა იყვნენ &lt;strong>გამოყენებად&lt;/strong> და &lt;strong>უსაფრთხო&lt;/strong> ერთდროულად. ტრადიციული პერიმეტრიული უსაფრთხოების მოდელები ვერ აკმაყოფილებენ, რადგან ისინი შიდა ქსელში ნდობას ითვალისწინებენ, რაც თანამედროვე, ღრუბლოვანი გარემოში აღარ არსებობს.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>Zero Trust&lt;/strong> მოდელი, რომელიც ითვალისწინებს, რომ ყველა მოთხოვნა არანდაცვირებულია, სანამ არ დამადასტურება, შეიძლება, Formize‑ის (დაბალ‑კოდის სამუშაო ნაკადის ავტომატიზაციის პლატფორმა) თანდაგვიანებით, გაფართოვდეს ქსელის შრეებიდან მონაცემთა შრეამდე, უზრუნველყოს დეტალური წვდომის კონტროლი, უცვლელი აუდიტის ტრაექციები და ავტომატური შესაბამისობის ანგარიშები სინთეზური მონაცემთა პაიპლაინებისთვის.&lt;/p></description></item></channel></rss>