Polymer DLP

Polymer es una plataforma de Gestión de Postura de Seguridad de Datos, conocida como DSPM, creada para supervisar de manera sostenible el uso de datos sensibles en aplicaciones SaaS críticas y en flujos de trabajo de inteligencia artificial. Su función es identificar, analizar y mitigar riesgos de seguridad en tiempo real, justo cuando los datos se generan o se accede a ellos, y no después de que ocurra un incidente. Entre sus capacidades destacan las políticas de seguridad basadas en contexto, la gestión conjunta de identidades humanas y no humanas, la detección y clasificación continua de datos, la cuantificación de riesgos con informes y puntuaciones, y la ejecución automatizada de políticas que corrige infracciones durante la operación, por ejemplo editando datos sensibles o revocando permisos de acceso a archivos. Además genera registros de auditoría compatibles con marcos como HIPAA, SOC 2, CCPA y GDPR, e incluye formación en tiempo real para convertir a los empleados en parte de la solución de seguridad. Es una herramienta de nivel empresarial, orientada a sectores como la salud, los servicios financieros y los seguros.

- Definir políticas de seguridad basadas en contexto según las necesidades únicas de tu organización y su uso de IA.

- Agrupar identidades de empleados y de sistemas de IA para controlar de forma integral cómo interactúan con los datos.

- Detectar, clasificar y etiquetar datos dinámicos y estáticos según políticas personalizadas.

- Cuantificar riesgos como el shadow AI, las amenazas internas y las configuraciones erróneas mediante informes.

- Instituciones de salud que deben proteger información personal de pacientes y demostrar cumplimiento de HIPAA.

- Empresas de servicios financieros y seguros que gestionan datos financieros y de clientes de alto riesgo.

- Organizaciones que necesitan vigilar datos sensibles repartidos entre múltiples aplicaciones SaaS y flujos de IA.

Polymer es una plataforma empresarial: no hay un botón de alta inmediato, sino un proceso de demostración, evaluación y despliegue con el equipo del proveedor, y el precio no se detalla en la documentación pública, por lo que hay que solicitarlo. Su eficacia depende de que la organización invierta tiempo en definir bien las políticas y clasificar sus datos; una configuración superficial limita el valor real. También conviene tener claro que automatizar correcciones sobre datos sensibles exige revisar qué acciones se permiten ejecutar sin intervención humana. Para organizaciones pequeñas sin requisitos de cumplimiento estrictos, el peso de una solución de este tipo puede ser mayor que el beneficio, mientras que en entornos regulados cubre una necesidad muy concreta.