Виявлення даних і контекстно-залежний захист даних. Сьогодні, із зростанням використання хмарних технологій, віддаленої роботи та взаємозв’язку бізнес-процесів, конфіденційні дані зберігаються в безлічі систем, програм і баз даних, що ускладнює їх захист.
Щоб ефективно захистити дані від втрати та крадіжки, компанія повинна знати не лише якими даними вона володіє, а й де вони зберігаються, хто має до них доступ, де до них здійснюється доступ і як вони передаються. Як одна з найбільших тенденцій бізнес-аналітики останніх років, виявлення даних є ключовим компонентом безпеки даних і відповідності. Виявлення даних дає змогу всебічно ідентифікувати та локалізувати конфіденційні та законодавчо регульовані дані компанії, щоб захистити їх належним чином або надійно видалено.
Виявлення даних забезпечує захист даних
Виявлення даних полегшує організаціям виявлення загроз даних і пом’якшення наслідків потенційного витоку даних. Завдяки повному розумінню контекстних факторів, таких як тип файлу, конфіденційність, користувач і місцезнаходження, групи безпеки та рішення безпеки, які вони впроваджують, можуть приймати більш ефективні рішення, коли йдеться про захист конфіденційних даних у широкому діапазоні випадків використання. Виявлення даних надає багато з цих контекстних підказок, ідентифікуючи конфіденційні та регламентовані дані.
Плюси: Виявлення даних із захистом з урахуванням контексту
Корпоративні дані сьогодні зберігаються на багатьох пристроях і в хмарних сховищах. Співробітники або партнери часто можуть отримати доступ до нього в будь-який час і з будь-якого місця. Таким чином, ідентифікація, визначення місцезнаходження та класифікація цих даних є пріоритетом для програм безпеки виявлення даних. Переваги виявлення даних і контекстно-залежних рішень безпеки включають:
- Краще розуміння типу даних, якими володіє організація, де вони зберігаються, хто має до них доступ, а також куди і як вони передаються
- Застосування попередньо визначених класифікацій і політик захисту корпоративних даних
- Безперервний комплексний моніторинг доступу до даних і активності даних
- Автоматична класифікація даних на основі контексту
- Управління ризиками та відповідність нормативним вимогам
- Повна прозорість даних
- Ідентифікація, класифікація та відстеження конфіденційних даних
- Можливість застосовувати засоби захисту в реальному часі до даних на основі попередньо визначених політик і контекстних факторів
Найкращі методи виявлення даних
Виявлення даних загалом можна розбити на п’ять кроків:
1. Зберіть дані: Необхідно збирати та легко переглядати як конфіденційні, так і неконфіденційні дані. Щоб забезпечити відповідність нормативним вимогам, розташування зібраної інформації має бути узагальнено та задокументовано якомога більше.
2. Аналіз даних: Коли всі дані знаходяться в керованому середовищі, вони аналізуються. Тут важливо розділити конфіденційні дані та необхідні, але не конфіденційні дані. Організації також визначають, які дані вони повинні зберігати відповідно до закону чи для комерційних цілей, а які дані можна викинути.
3. Очищення даних: Всі непотрібні дані слід очистити. Загалом слід створити політику для очищення даних, коли вони більше не потрібні.
4. Захист даних: Тоді всі дані повинні бути належним чином захищені. Цей захист має бути як фізичним (зберігання даних у закритій шафі чи кімнаті), так і цифровим (за допомогою брандмауера, шифрування тощо).
5. Використовуйте дані: Виявлені дані зрештою можуть бути використані, щоб зрозуміти, як можна покращити бізнес-процеси та інші бізнес-процеси.
Сьогодні компанії створюють дані з безпрецедентною швидкістю. Виявлення даних дозволяє організаціям належним чином оцінити повну картину даних і впровадити відповідні заходи безпеки, щоб запобігти потенційній втраті даних.
[starboxid=6]