データの発見とコンテキストを意識したデータ セキュリティ。 今日、クラウドの使用、リモート作業、およびビジネス プロセスの相互接続の増加により、機密データは多数のシステム、アプリケーション、およびデータベースに保存されており、その保護が課題となっています。
データを損失や盗難から効果的に保護するために、企業は所有するデータだけでなく、データがどこに保存されているか、誰がアクセスできるか、どこにアクセスしているか、どのように送信されているかを知る必要があります。 したがって、近年のビジネス インテリジェンスの最大のトレンドの XNUMX つとして、データ ディスカバリは、データ セキュリティとコンプライアンスの重要な要素です. データ ディスカバリにより、企業の機密データや法的に規制されているデータを包括的に特定してローカライズし、適切にセキュリティを確保したり、確実に除去。
データ検出によりデータ セキュリティを実現
データ検出により、組織はデータの脅威を特定し、潜在的なデータ漏洩の影響を軽減することが容易になります。 ファイルの種類、機密性、ユーザーと場所などのコンテキスト要因を完全に理解することで、セキュリティ チームとそれらが展開するセキュリティ ソリューションは、幅広いユース ケースで機密データを保護することに関して、より効果的な決定を下すことができます。 データ ディスカバリは、機密データや規制対象データを特定することで、これらのコンテキストの手がかりの多くを提供します。
長所: コンテキスト認識セキュリティによるデータ検出
今日の企業データは、多くのデバイスやクラウド ストレージ アプリケーションに存在しています。 多くの場合、従業員またはパートナーは、いつでもどこからでもアクセスできます。 したがって、このデータを識別、検索、および分類することは、データ検出セキュリティ アプリケーションの優先事項です。 データ ディスカバリとコンテキスト アウェア セキュリティ ソリューションには、次のような利点があります。
- 組織が所有するデータの種類、データの保存場所、データにアクセスできるユーザー、データの送信場所と方法に関する理解の向上
- 企業データへの事前定義された分類と保護ポリシーの適用
- データ アクセスとデータ アクティビティの継続的かつ包括的な監視
- コンテキストに基づく自動データ分類
- リスク管理と規制遵守
- 完全なデータ透過性
- 機密データの識別、分類、および追跡
- 事前定義されたポリシーとコンテキスト要因に基づいて、リアルタイムの保護制御をデータに適用する機能
データ検出のベスト プラクティス
一般に、データの発見は次の XNUMX つのステップに分けることができます。
1. データを収集します。 機密データと非機密データの両方を収集し、簡単に表示できるようにする必要があります。 規制遵守を確実にするために、収集された情報の場所を可能な限り要約し、文書化する必要があります。
2. データ分析: すべてのデータが管理可能な環境に置かれると、分析が行われます。 ここでは、機密データと、必要ではあるが機密ではないデータを分離することが重要です。 組織は、法律またはビジネス目的で保持する必要があるデータと、破棄できるデータも決定します。
3. データクレンジング: 不要なデータはすべて消去する必要があります。 一般に、不要になったデータをクリーンアップするためのポリシーを確立する必要があります。
4. データの保護: その後、すべてのデータを適切に保護する必要があります。 この保護は、物理的 (施錠されたキャビネットまたは部屋にデータを保管する) とデジタル的 (ファイアウォール、暗号化などを使用) の両方で行う必要があります。
5. データを使用する: 検出されたデータは、最終的に、ビジネス プロセスやその他のビジネス プロセスを改善する方法についての洞察を得るために使用できます。
今日の企業は、前例のない速度でデータを作成しています。 データ検出により、組織はデータの全体像を適切に評価し、適切なセキュリティ対策を実装して潜在的なデータ損失を防ぐことができます。
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