<?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 tinklaraštis</title><link>https://blog.formize.com/lt/categories/zero-trust-security/</link><description>Recent content in Zero Trust Security on Formize.com tinklaraštis</description><generator>Hugo</generator><language>lt</language><atom:link href="https://blog.formize.com/lt/categories/zero-trust-security/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Zero Trust sintezės duomenų prieigos kontrolė ir auditas su Formize</title><link>https://blog.formize.com/lt/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/lt/zero-trust-synthetic-data-access-control-and-auditing-with-f/</guid><description>&lt;h1 id="zero-trust-sintezės-duomenų-prieigos-kontrolė-ir-auditas-su-formize">Zero Trust sintezės duomenų prieigos kontrolė ir auditas su Formize&lt;/h1>
&lt;p>Sintezės duomenys tapo kertiniu akmeniu AI kūrimui, leidžiančiu organizacijoms mokyti modelius neatskleidžiant realaus pasaulio asmeninės informacijos. Tačiau pati sintezės duomenų prigimtis – jie gaunami iš jautrių šaltinių duomenų rinkinių – sukuria paradoksą: jie turi būti tiek &lt;strong>naudingi&lt;/strong>, tiek &lt;strong>saugūs&lt;/strong>. Tradiciniai, perimetrui pagrįsti saugumo modeliai nepakanka, nes jie daro prielaidą, kad vidinis tinklas yra patikimas – prielaida, kuri šiuolaikinėse, debesų pirmumo aplinkose nebeatitinka.&lt;/p></description></item></channel></rss>