Andromeda utilizza le sue capacità DSPM per analizzare i diversi archivi di dati utilizzati nel nostro prodotto. Gli approfondimenti sui dati e l'esperienza utente complessiva sono stati puliti e intuitivi. La classificazione e la scoperta potenziate dall'IA sembrano un chiaro elemento distintivo sul mercato. Lo strumento ci aiuta a identificare e classificare i dati e raccomanda anche soluzioni di rimedio in un modo che sembra veramente innovativo. Nel complesso, funziona come una soluzione complementare accanto ai nostri altri strumenti e pratiche di sicurezza.

Gestisco sia la funzione DevOps che la consegna dei progetti presso Dice, quindi valuto ogni nuovo strumento attraverso due lenti: si integra nei nostri flussi di lavoro infrastrutturali senza creare lavoro inutile, e posso prevedere in modo affidabile le sue tempistiche di consegna e i risultati. Matters.AI ottiene buoni punteggi su entrambi i fronti. Dal lato DevOps, l'onboarding è stato pulito. Abbiamo collegato il nostro account AWS, la piattaforma ha rilevato automaticamente i nostri bucket S3 e le istanze RDS, e le scansioni hanno iniziato a funzionare senza che dovessimo scrivere script personalizzati o distribuire agenti sidecar. Questo è importante quando si gestisce un team infrastrutturale snello. Le scansioni non competono per le risorse di calcolo in produzione, il che era una preoccupazione che avevo inizialmente. Funzionano in modo indipendente e il sovraccarico delle prestazioni è praticamente nullo. I risultati della classificazione sono il punto in cui ho smesso di confrontare questo strumento con altri. In precedenza avevamo provato a costruire script interni per etichettare i dati sensibili nel nostro livello di archiviazione. La copertura era forse del 60% nei giorni migliori, e mantenere quegli script era un progetto a sé stante. Matters.AI ha sostituito tutto ciò. La piattaforma rileva PII degli utenti, identificatori di pagamento, dati dei dispositivi e token di sessione sia nei tavoli di database strutturati che negli archivi di file non strutturati. Lo fa senza che noi dobbiamo fornirle regole personalizzate per ogni tipo di dato. L'accuratezza è stata così alta che il nostro team di sicurezza ha smesso di eseguire controlli di validazione sui risultati dopo il primo mese. La seconda cosa che si è distinta da una prospettiva di gestione del progetto è la remediation guidata. Ogni rilevamento viene fornito con un punteggio di rischio e un'azione specifica da intraprendere. Ciò significa che posso assegnare compiti di remediation ai membri del team direttamente dalla vista dei rilevamenti con priorità e ambito chiari. Nessuna ambiguità, nessun avanti e indietro su cosa deve accadere. Per qualcuno che traccia le consegne degli sprint, quella chiarezza è preziosa. Anche la dashboard di punteggio dell'esposizione è diventata parte della nostra cadenza di reportistica mensile. La leadership ottiene un unico numero che riflette la nostra postura di sicurezza dei dati, e può vederlo nel tempo. Non ho dovuto costruire una dashboard personalizzata o estrarre dati in uno strumento BI. Era già disponibile.

Ciò che ci piace di più di Matters.AI è quanto efficacemente protegge i nostri dati su fastn.ai fornendo approfondimenti contestuali guidati dall'IA con rumore minimo. Ci aiuta a identificare rapidamente i rischi reali, automatizzare le risposte e mantenere una forte visibilità dei dati nel nostro ambiente.