डेटा खोज और संदर्भ-जागरूक डेटा सुरक्षा। आज, बढ़ते क्लाउड उपयोग, रिमोट वर्किंग और व्यावसायिक प्रक्रियाओं की इंटरकनेक्टिविटी के साथ, संवेदनशील डेटा को सिस्टम, एप्लिकेशन और डेटाबेस की भीड़ में संग्रहीत किया जाता है, जिससे इसे सुरक्षित रखना एक चुनौती बन जाता है।
डेटा को नुकसान और चोरी से प्रभावी रूप से बचाने के लिए, एक कंपनी को न केवल यह जानने की जरूरत है कि वह किस डेटा का मालिक है, बल्कि यह भी कि वह कहां संग्रहीत है, किसकी पहुंच है, इसे कहां एक्सेस किया जा रहा है और इसे कैसे प्रसारित किया जा रहा है। हाल के वर्षों के सबसे बड़े व्यावसायिक खुफिया रुझानों में से एक के रूप में, डेटा खोज इसलिए डेटा सुरक्षा और अनुपालन का एक महत्वपूर्ण घटक है। डेटा खोज किसी कंपनी के संवेदनशील और कानूनी रूप से विनियमित डेटा को व्यापक रूप से पहचानने और स्थानीय बनाने के लिए संभव बनाती है ताकि इसे उचित रूप से सुरक्षित किया जा सके या मज़बूती से हटाया गया।
डेटा खोज डेटा सुरक्षा को सक्षम बनाती है
डेटा खोज संगठनों के लिए डेटा खतरों की पहचान करना और संभावित डेटा लीक के परिणामों को कम करना आसान बनाता है। फ़ाइल प्रकार, संवेदनशीलता, उपयोगकर्ता और स्थान, सुरक्षा टीमों और उनके द्वारा तैनात सुरक्षा समाधानों जैसे प्रासंगिक कारकों की गहन समझ के साथ उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला में संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए अधिक प्रभावी निर्णय ले सकते हैं। संवेदनशील और विनियमित डेटा की पहचान करके डेटा डिस्कवरी इनमें से कई प्रासंगिक सुराग प्रदान करती है।
पेशेवरों: संदर्भ-जागरूक सुरक्षा के साथ डेटा खोज
एंटरप्राइज़ डेटा आज कई उपकरणों और क्लाउड स्टोरेज एप्लिकेशन में रहता है। कर्मचारी या भागीदार अक्सर इसे किसी भी समय और कहीं से भी एक्सेस कर सकते हैं। इसलिए इस डेटा की पहचान करना, पता लगाना और वर्गीकृत करना डेटा खोज सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए प्राथमिकता है। डेटा खोज और संदर्भ-जागरूक सुरक्षा समाधानों के लाभों में शामिल हैं:
- एक संगठन के स्वामित्व वाले डेटा के प्रकार की बेहतर समझ, इसे कहाँ संग्रहीत किया जाता है, इसे कौन एक्सेस कर सकता है, और यह कहाँ और कैसे प्रसारित होता है
- कॉर्पोरेट डेटा के लिए पूर्वनिर्धारित वर्गीकरण और सुरक्षा नीतियों का अनुप्रयोग
- डेटा एक्सेस और डेटा गतिविधि की निरंतर, व्यापक निगरानी
- संदर्भ के आधार पर एक स्वचालित डेटा वर्गीकरण
- जोखिम प्रबंधन और विनियामक अनुपालन
- एक पूर्ण डेटा पारदर्शिता
- संवेदनशील डेटा की पहचान, वर्गीकरण और ट्रैकिंग
- पूर्वनिर्धारित नीतियों और प्रासंगिक कारकों के आधार पर डेटा पर रीयल-टाइम सुरक्षा नियंत्रण लागू करने की क्षमता
डेटा खोज सर्वोत्तम अभ्यास
डेटा खोज को आम तौर पर पाँच चरणों में तोड़ा जा सकता है:
1. डेटा एकत्र करें: संवेदनशील और गैर-संवेदनशील दोनों डेटा को एकत्र किया जाना चाहिए और आसानी से देखा जाना चाहिए। विनियामक अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए, एकत्र की गई जानकारी के स्थान को जितना संभव हो सके सारांशित और प्रलेखित किया जाना चाहिए।
2. डेटा विश्लेषण: एक बार सभी डेटा एक प्रबंधनीय वातावरण में होने के बाद, इसका विश्लेषण किया जाता है। यहां संवेदनशील डेटा और आवश्यक लेकिन गैर-संवेदनशील डेटा को अलग करना महत्वपूर्ण है। संगठन यह भी निर्धारित करते हैं कि कानून द्वारा या व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए उन्हें किस डेटा को बनाए रखने की आवश्यकता है, और किस डेटा को खारिज किया जा सकता है।
3. डेटा की सफाई: सभी अनावश्यक डेटा को साफ़ किया जाना चाहिए। सामान्य तौर पर, एक बार डेटा की आवश्यकता नहीं रहने पर उसे साफ करने के लिए एक नीति स्थापित की जानी चाहिए।
4. डेटा को सुरक्षित रखें: तब सभी डेटा को पर्याप्त रूप से संरक्षित किया जाना चाहिए। यह सुरक्षा भौतिक (डेटा को एक बंद कैबिनेट या कमरे में रखना) और डिजिटल (फ़ायरवॉल, एन्क्रिप्शन, आदि का उपयोग करके) दोनों होनी चाहिए।
5. डेटा का प्रयोग करें: खोजे गए डेटा का उपयोग अंततः इस बात की जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है कि व्यावसायिक प्रक्रियाओं और अन्य व्यावसायिक प्रक्रियाओं को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है।
व्यवसाय आज अभूतपूर्व गति से डेटा बना रहे हैं। डेटा खोज संगठनों को संपूर्ण डेटा चित्र का उचित मूल्यांकन करने और संभावित डेटा हानि को रोकने के लिए उपयुक्त सुरक्षा उपायों को लागू करने की अनुमति देती है।
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