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持久性数据暴露:远程世界中的更大风险问题
发布时间:2020-08-19 13:36:15   阅读次数:

持久性数据暴露:远程世界中的更大风险问题(图1)

一位安全记者在她的“ 2019年最大违法行为 ”中问,去年是否“……将成为有记录以来最糟糕的情况?” 看起来2020年可能会超过去年的数据,但这并非完全是由于全球大流行的后果。可以肯定的是,前所未有的远程工作水平促使黑客利用新的漏洞,但是年复一年出现了一个非常隐蔽的风险:无人注意的无提示和无提示的敏感数据泄露……直到为时已晚。


不幸的是,在最严重的数据泄露事件中,大多数涉及服务器和数据库暴露,而黑客经常发现这些数据,并立即将敏感数据放置在黑网上进行销售。这是一个蓬勃发展的有利可图的市场,因为黑客知道许多组织(尤其是在多云环境中运行的组织)仍然不知道所有敏感数据位于何处。 


在当今的超远程世界中,必须首先清楚地了解数据

尽管数据泄露可能是不可避免的,但数据泄露是可以避免的,可以采取措施来准备和加强组织的安全工作。“了解您的数据”是指通过数据发现和分类,对敏感数据的位置有很好的了解。没有这个重要的基础,组织将无法知道要保护的内容,保护的位置,谁可以访问它,创建的时间等等。


好消息是,随着时间的推移,数据发现过程已得到显着改善,从而提高了有效性和效率。这种清晰性使您能够弥合安全漏洞并保护委托给组织的敏感数据。如今,根据最近的Gartner CFO调查,有74%的公司计划永久转移到更远程的工作,能够发现,分类和保护数据将有助于防止因代价高昂的破坏而在业务开始时使企业不知所措。大流行。   


分类导致明智的安全决策 

发现数据后,可以根据特定的模式和算法对数据进行分类(标识和分组)。这使IT专业人员能够就安全性,数据共享,数据访问,数字转换,云迁移和补救优先级做出更明智的决策。不应将数据视为具有相同风险级别,并且应根据数据的敏感性级别(高,中或低)对数据进行分类。

 

风险分析可建立强大的安全基础并增强合规性

当数据发现和分类之后再进行风险分析时,最全面,全面的安全基础是建立在现实之上的。风险分析可帮助IT团队了解数据的敏感性,然后对其风险等级进行排名。这些功能还可以帮助组织执行数据主权并满足数据隐私和安全法规,例如GDPRCCPAPCI DSSHIPAA


数据发现对于风险识别,最小化和缓解至关重要,使您能够执行以下操作:

  • 建立全面的最新数据清单。

  • 根据风险类别对数据进行分析和分类,以防止安全漏洞。

  • 利用有效的扫描来发现整个企业中的结构化和非结构化数据。

  • 使用数据加密和令牌化产品确定修复的优先级。

  • 利用发现和分类工具来帮助合规团队向审计师和监管者证明履约情况。

  • 遵守数据安全和隐私政策和法规,如果违反这些法规和法规,将会受到高额罚款。


在整个组织中,数据发现可以降低数据泄露和盗窃的脆弱性,高昂的违规罚款以及其他不必要的费用和风险。


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