शुरुआत करें
8200.dev एक स्वायत्त डेटा-सुरक्षा मंच है। यह लगातार मैप करता है कि कौन — और क्या — आपके संगठन के डेटा तक पहुंच सकता है आपके SaaS और क्लाउड में, जोखिम को स्कोर करता है, और हर खोज को सादी भाषा में समझाता है। तीन इंजन सतह को कवर करते हैं: Posture Guard (गलत कॉन्फ़िगरेशन और अत्यधिक जोखिम), Flow Guard (संदर्भीय डेटा-हानि निवारण), और Agent Guard (AI एजेंटों और सेवा पहचानों का प्रशासन)।
यह एजेंट-देशी रूप से निर्मित है। जैसे ही AI सहायक, कोपायलट, बॉट और सेवा प्रमुख चुपचाप आपके सबसे संवेदनशील संसाधनों तक पहुंच जमा करते हैं, 8200.dev उन्हें प्रथम-श्रेणी की पहचान के रूप में मानता है — प्रत्येक को पहुंच सकता है क्या यह इन्वेंटरी करते हुए, इसने क्या किया है, और क्या यह आप द्वारा निर्धारित पहुंच नीति के भीतर रहता है।
व्याख्या सबसे पहले
हर खोज एक तारीख वाला, सादी-भाषा का कारण और इसके पीछे का सबूत ले जाती है — सटीक संसाधन, सटीक अनुदान, इसे कौन या क्या रखता है, और यह कितनी दूर तक पहुंचता है (विस्फोट त्रिज्या)। आप कभी भी कोई अपारदर्शी स्कोर नहीं प्राप्त करते जिस पर कार्य करने का कोई तरीका नहीं है।
एक ही सिद्धांत AI निर्णय इंजन को नियंत्रित करता है: एक नियतात्मक नियम तल कठोर निर्णय निर्धारित करता है, एक वैकल्पिक मॉडल उपन्यास मामलों को बढ़ाता है, और इंजन किसी भी मॉडल त्रुटि पर नियमों तक सुरक्षित रूप से डिग्रेड करता है। एक मॉडल समझा सकता है या बढ़ा सकता है — यह कभी भी कठोर ब्लॉक को अस्वीकार नहीं कर सकता।
त्वरित प्रारंभ
पांच चरण आपको साइन-अप से ऑडिटर-तैयार रिपोर्ट तक ले जाते हैं:
- 1ईमेल के साथ साइन अप करें और अपना संगठन बनाएं — कोई क्रेडिट कार्ड नहीं, कोई बिक्री कॉल नहीं।
- 2अपना पहला स्रोत कनेक्ट करें — Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Notion, GitHub या AWS IAM।
- 3एक स्कैन चलाएं — कनेक्टर संसाधनों और पहचानों की गणना करता है और उन्हें एक मॉडल में सामान्यीकृत करता है।
- 4निष्कर्षों की समीक्षा करें — विस्फोट त्रिज्या द्वारा क्रमबद्ध, प्रत्येक एक सादी-भाषा कारण, सबूत और अनुशंसित सुधार के साथ।
- 5एक अनुपालन रिपोर्ट उत्पन्न करें — SOC 2, ISO 27001 या GDPR पहुंच-नियंत्रण सबूत, PDF या JSON के रूप में निर्यातयोग्य।
- 6वैकल्पिक रूप से रोकथाम चालू करें — निष्कर्षों पर कार्य करने के लिए प्रति कनेक्टर में ऑप्ट इन करें (पहले सिमुलेट करें; लाइव लिखते समय गेटेड होते हैं)।
पहले मॉक मोड में अन्वेषण करें
हर कनेक्टर एक यथार्थवादी मॉक डेटासेट के साथ भेज दिया जाता है, इसलिए आप पूरे उत्पाद का अन्वेषण कर सकते हैं — स्कैन, निष्कर्ष, अनुपालन रिपोर्ट, यहां तक कि पूरे उपचार लूप — इससे पहले कि आप एक भी वास्तविक क्रेडेंशियल कनेक्ट करें। इस तरह से उत्पन्न निष्कर्ष और रिपोर्ट को स्पष्ट रूप से डेमो डेटा के रूप में चिह्नित किया जाता है।
जब आप एक वास्तविक स्रोत कनेक्ट करते हैं, तो समान पाइपलाइन लाइव डेटा के विरुद्ध चलती है। मॉक मोड कभी एक अलग उत्पाद नहीं है — यह फिक्सचर डेटा पर समान इंजन है।