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Guri Geva, Minereye : L’IA et le machine Learning pour classifier vos documents sensibles

août 2018 par Marc Jacob

Fondée en Israël en 2015, Minereye propose une solution de classification des données sensibles qui repose à la fois sur du machine learning et de l’Intelligence Artificielle. Pour Guri Geva, VP Sales de Minereye, les entreprises doivent se libérer des solutions de classification manuelle et devenir des « earlier adopter » en utilisant des solutions à base d’IA et de machine Learning.

GS Mag : Pouvez-vous nous présenter votre société ?

Guri Geva : Nous avons fondé la société en 2015 par 3 personnes. Nous sommes actuellement 20 personnes basées en Israël. Notre solution s’appelle Data Traker. Nous sortirons la version 2.3 en août. Nous avons déposé deux brevets pour notre solution. Notre solution est basée sur l’IA et le maching learning. Elle est capable d’identifier, de classifier et traquer les données non structurées. Elle est basée sur une plateforme Cloud. Il faut noter que nous sommes mentionnés dans le Gartner dans le Top du classement de la Privacy.

Nous sommes positionnés sur la data Privacy, le Dark Data et l’adoption du Cloud. Le Dark Data est constitué des données non identifiées, non managées et non gérées. Ces données sont hébergées n’importe où dans le SI, dans les serveurs, chez les utilisateurs…

Selon le Gartner IDC 70 à 80% des données seraient des Dark Data pour lesquels les utilisateurs ne savent où ces données se trouvent physiquement. A l’ère du RGPD en Europe et du renforcement des législations autour des données dans le monde, c’est très inquiétant. Notre solution permet de trouver où se trouvent les données sensibles.

GS Mag : comment fonctionne votre solution phare ?

Guri Geva : Notre solution permet d’identifier et de classifier les données sensibles en utilisant le machine et l’IA. En effet, les entreprises ont besoin d’identifier les données sensibles avant d’aller dans le Cloud. Nous fonctionnons avec une machine virtuelle sous forme de software et sans agent. Notre système est donc non intrusif et agnostique des types de data, par contre nous de reconnaissons pas encore les JPEG et les PNG.

Le problème est la redondance des data lors de leur création, en effet, lorsque l’on travaille sur un document on le sauvegarde et on le modifie ce qui fait un empilement de versions. Minereye permet de réduire le nombre de version, de les classifier et de faire du forensic en trouvant qui a eu accès aux données qui les a modifiées… La classification du document est automatisée.

Au niveau de la technologie, notre solution fonctionne en traquant les data et en les classifiant de façon automatique. On lui présente des exemples de fichiers et la solution apprend de façon automatique ce qu’est par exemple un contrat. En fait chaque document est vectorisé ce qui permet d’avoir un cube pour classifier les fichiers et dire si il y a des changements pour chacun d’entre eux. Ainsi, par la suite, elle va détecter automatiquement tous les contrats. La solution va déterminer des patterns pour repérer les types de documents et les classent de façon automatique. De plus pour aller plus vite notre solution réalise des scans incrémentaux afin d’identifier uniquement les changements. De ce fait nous n’avons pas à créer des règles ni des politiques...il faut juste scanner les types de documents sensibles pour que l’identification et la classification soit faite de façon automatique. Nous avons créé une interface avec Microsoft Azur, SharePoint... Nous fournissons aussi un Dash Board qui donne toutes les informations pour un DPO.

GS Mag : Quelle est votre stratégie marketing ?

Guri Geva : Nous avons des clients aux Etats-Unis, nous espérons avoir prochainement un pilote avec de grandes banques en Suisse. Nous avons aussi des projets en Inde et dans d’autres pays. Notre business modèle est de cibler les entreprises qui migrent vers le Cloud. Notre solution est adaptée aux grandes entreprises mais aussi pour le marché du SMB.

Nous allons prochainement aussi nous intéresser aux JPEG et PNG afin de les traiter avec notre prochaine version qui sortira vraisemblablement en février 2019 ;

Nous allons nous développer dans un premier temps en Suisse où les problèmes de sécurité et confidentialités sont importants puis aux marchés en Europe en recherchant des partenaires. Nous avons déjà quelques partenaires en Allemagne, en Italie et en Suisse. Nous travaillons aussi aux Etats-Unis.

GS Mag : Quel est votre message à nos lecteurs ?

Guri Geva : Vos lecteurs doivent automatiser la reconnaissance et la classification de leur data. Les systèmes à base de machine Learning et l’IA leur permettent d’être plus efficaces. Les entreprises doivent se libérer des classifications manuelles qui génèrent des risques et coutent de l’argent. Elles doivent devenir des « earlier adopters ». .


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