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        為什么數據可見性對安全性很重要
        發布時間:2021-03-18 09:57:06   閱讀次數:

        為什么數據可見性對安全性很重要(圖1)

        如今,組織正在努力控制其數據環境。預計創建的數據量將在廣泛的多樣化生態系統中增長并傳播:云、本地、數據湖和大數據。在“451 Research's Voice of the Enterprise: Digital Pulse”中回顧了過去一年中從在家工作的轉變,它確定了“信息安全,因為受訪者最常提到的信息安全性已經變得越來越重要”。


        此外,根據QuickView的“ 2020年數據泄露年終報告”,與2019年相比,2020年泄露的記錄數量增加了141%。云數據泄露的兩個主要原因之一是由于暴露于以下情況的數據:基于IBM 2020年的“數據泄露報告成本”而配置錯誤的結果?!边@些數字提出了一個重要的問題,組織應如何協調其努力以制定有效的安全策略?


        許多組織部署了解決方案,以使用加密、令牌化或數據訪問管理來幫助保護數據,但是這種方法就像在大海撈針一樣。為了建立數據安全程序并使之與正確應用的控件和技術保持一致,組織需要具有完整的數據可見性。


        例如:他們擁有什么數據?在哪里?有權訪問的人以及什么是可以消除風險的正確保護方法?


        否則,組織可能會實施不符合重要安全要求或對業務造成不利影響的解決方案。同樣,他們必須確保所選產品是集成或協調的。此外,如果使用孤立的解決方案或產品,這些解決方案或產品在內部和云端均不支持數據可見性。


        數據可見性的附加值

        了解數據后,組織可以根據內部業務要求并在隱私法規定的范圍內對其進行管理。因此,組織將受益于:

        1. 增強的安全性。組織可以可視化他們擁有什么類型的數據,它在哪里,誰可以訪問它以及暴露的風險。他們能夠突出顯示安全風險,從而確定優先級并采取適當的補救措施,避免配置錯誤并糾正合規性差距。


        2. 提高效率。了解組織處理的數據可以定義針對它的整體策略??梢酝ㄟ^中央協調利用對安全性和隱私策略的明確管理來減少不一致性和管理。


        顯而易見,數據可見性是組織成功實施安全策略所應采取的第一步。


        建議的走法

        數據可見性過程不是一次性事件。相反,這是一個由數據發現和分類組成的持續過程。在啟動此過程之前,典型的組織可能首先要確定與理解敏感數據有關的痛點,跟蹤相關法規、減少數據訪問風險、驗證數字化轉型計劃或實施有效的補救措施。


        一旦確定了主要目標,就必須闡明策略,以便根據商定的目標實施分類過程。通常將涉及分析組織管理的不同類型的數據,定義所需的類別以及要應用的控件,以及在違反數據安全性的情況下的影響。


        定義策略后,組織需要使用解決方案來自動化數據可見性過程。此時,他們需要標識數據存儲區以搜索敏感數據,并確定要查找的數據類型(例如:個人、財務或醫療保健數據)。一旦建立了策略,就可以開始數據發現步驟。這是一個迭代過程,它將為組織提供數據可見性。能夠安排掃描并自動應用補救措施,使該過程可重復且可擴展。


        該數據分類步驟是對于理解組織保存數據的類型關鍵。通過此步驟,組織可以決定如何正確管理數據,是否要遵守隱私法規,如何保護其數據以及應該由誰訪問這些數據。實際上,根據Netwrix的“ 2021年云數據安全報告”,實施了數據分類的組織能夠解決勒索軟件,內部人員或黑客竊取數據,意外數據泄漏以及數分鐘或數小時內數據丟失等事件,而其他組織則需要天,周或月。


        接下來建議的動作來分析曝光的基于掃描的結果的見解風險。這有助于組織計劃通過補救措施緩解或消除現有風險的最佳方法。下一步是根據執行的風險分析采取補救措施。諸如數據加密,令牌化或數據訪問的正確配置之類的操作將降低組織的暴露風險。


        同時,組織可能會考慮執行監視任務以實現其目標。因此,最后一步是運行審核以檢查控件是否到位以及是否正常運行。


        下圖說明了要遵循的主要步驟,并為每個階段提供了建議。

        為什么數據可見性對安全性很重要

        統一數據可見性平臺的重要性

        自動化數據可見性是提高效率和增強安全性的關鍵。Thales CipherTrust數據發現和分類可幫助組織有效地發現,分類和保護其傳統以及現代存儲庫(如云和大數據)中的敏感數據,無論數據是結構化還是非結構化。


        該解決方案易于部署,是Thales CipherTrust數據安全平臺的一部分,可為組織提供集中和集成的視圖。它將發現、保護和控制結合在一起,以優化數據安全性。


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