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        持久性數據暴露:遠程世界中的更大風險問題
        發布時間:2020-08-19 13:36:15   閱讀次數:

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        一位安全記者在她的“ 2019年最大違法行為 ”中問,去年是否“……將成為有記錄以來最糟糕的情況?” 看起來2020年可能會超過去年的數據,但這并非完全是由于全球大流行的后果??梢钥隙ǖ氖?,前所未有的遠程工作水平促使黑客利用新的漏洞,但是年復一年出現了一個非常隱蔽的風險:無人注意的無提示和無提示的敏感數據泄露……直到為時已晚。


        不幸的是,在最嚴重的數據泄露事件中,大多數涉及服務器和數據庫暴露,而黑客經常發現這些數據,并立即將敏感數據放置在黑網上進行銷售。這是一個蓬勃發展的有利可圖的市場,因為黑客知道許多組織(尤其是在多云環境中運行的組織)仍然不知道所有敏感數據位于何處。 


        在當今的超遠程世界中,必須首先清楚地了解數據

        盡管數據泄露可能是不可避免的,但數據泄露是可以避免的,可以采取措施來準備和加強組織的安全工作?!傲私饽臄祿笔侵竿ㄟ^數據發現和分類,對敏感數據的位置有很好的了解。沒有這個重要的基礎,組織將無法知道要保護的內容,保護的位置,誰可以訪問它,創建的時間等等。


        好消息是,隨著時間的推移,數據發現過程已得到顯著改善,從而提高了有效性和效率。這種清晰性使您能夠彌合安全漏洞并保護委托給組織的敏感數據。如今,根據最近的Gartner CFO調查,有74%的公司計劃永久轉移到更遠程的工作,能夠發現,分類和保護數據將有助于防止因代價高昂的破壞而在業務開始時使企業不知所措。大流行。   


        分類導致明智的安全決策 

        發現數據后,可以根據特定的模式和算法對數據進行分類(標識和分組)。這使IT專業人員能夠就安全性,數據共享,數據訪問,數字轉換,云遷移和補救優先級做出更明智的決策。不應將數據視為具有相同風險級別,并且應根據數據的敏感性級別(高,中或低)對數據進行分類。

         

        風險分析可建立強大的安全基礎并增強合規性

        當數據發現和分類之后再進行風險分析時,最全面,全面的安全基礎是建立在現實之上的。風險分析可幫助IT團隊了解數據的敏感性,然后對其風險等級進行排名。這些功能還可以幫助組織執行數據主權并滿足數據隱私和安全法規,例如GDPR、CCPA、PCI DSSHIPAA。


        數據發現對于風險識別,最小化和緩解至關重要,使您能夠執行以下操作:

        • 建立全面的最新數據清單。

        • 根據風險類別對數據進行分析和分類,以防止安全漏洞。

        • 利用有效的掃描來發現整個企業中的結構化和非結構化數據。

        • 使用數據加密和令牌化產品確定修復的優先級。

        • 利用發現和分類工具來幫助合規團隊向審計師和監管者證明履約情況。

        • 遵守數據安全和隱私政策和法規,如果違反這些法規和法規,將會受到高額罰款。


        在整個組織中,數據發現可以降低數據泄露和盜竊的脆弱性,高昂的違規罰款以及其他不必要的費用和風險。


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