Snowflake和Databricks罕見共同投資：他們為什麼押注這家「數據守門人」？

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當AI模型越來越完善，「數據」成為真正讓AI產生價值的關鍵。

在資料科學領域中，GIGO（garbage in garbage out）正是形容這個狀況：你餵垃圾資料給模型，那吐出來的結果也不會好到哪裡。如果你握有好數據或獨家資料，下一步該思考的問題就會是：該怎麼保護它、誰能瀏覽跟使用它？

Theom，一家專注於幫助企業保護和追蹤機密數據的新創因此被看好，近日創投Wing VC、數據平台巨頭Snowflake和Databricks、網絡安全公司SentinelOne共同投資了這家新創2,000萬美元。

用權限與規則保護數據，其實不夠安全

「數據安全」並不是一個新的概念，但是面對越來越複雜的數據環境和AI模型，過去的作法可能已經不夠了。

舉例來說，DSPM（Data Security Posture Management）主要依賴靜態規則和定期掃描檢查數據的使用情形，例如每隔一天就查看數據被存取的紀錄，看看是誰、在哪些時間、透過什麼設備存取資料，只要符合權限設定，那就不會發出警訊。

但如果一個具有權限的員工，在合法時間內卻「大量」存取數據，這個行為其實應該被判斷為異常，而DSPM因為靜態規則和定期檢查的緣故，無法及時發出警訊，也無法更細緻判斷異常行為。

Theom的價值就在解決這兩個問題：即時監控，而且具備判斷綜合行為的能力。

Theom：全年無休的「數據AI警衛」

Theom是一個AI代理的嵌入式平台，可以直接整併在Snowflake、Databricks、AWS和Azure等數據庫和雲服務中使用，確保數據不會離開企業的基礎設施或資料中心，這更大程度保護了數據的安全和隱私。

具體來說，Theom會先盤點企業的各項數據，評估數據價值和伴隨的風險，接著確認數據的訪問權限，再運用機器學習分析各種瀏覽和拿取數據的行為，如果遇到異常狀況就會馬上標記風險，並自動啟動回應措施，如暫停用戶存取權限、通知安全團隊或啟動修復流程，減少人工干預，提升反應速度。

「數據安全服務的關鍵，是簡化問題。」Theom共同創辦人Navindra Yadav說。

Navindra Yadav之前擔任過Cisco和Google的工程師，曾在Cisco打造零信任分析平台Tetration Analytics，對數據安全有著深入的理解。Navindra Yadav表示，隨著生成式AI出現，數據的保護只會更複雜，如何降低工程師的工作量和判斷壓力，就是AI可以幫忙的地方。