了解什么风险会影响您的业务可以使安全专业人员更深入地了解需要哪些数据保护工具才能有效保护外围存储的数据。但是,减轻风险和保护敏感数据的主要障碍是,在许多组织中,没有人能够确切说出所有数据的位置,数量以及使用方式。
对此没有“一刀切”的解决方案,因为它通常会根据每个组织的风险偏好而有所不同。这些取决于几个促成因素,例如:
但是,重要的是,组织拥有的数据资产的重要性和价值对数据安全性具有最大的影响。如果您评估当今市场上价值最高的业务,那么那些将数据作为资产进行收集,使用和货币化的业务(例如Google,Uber,Facebook等)是最有价值的。因此,确定哪些资产对组织有价值,将帮助安全团队定义所需的安全级别。接下来的一点将是此数据位于何处以及如何对其进行管理。
如果安全团队旨在减轻所有风险,那么他们将面临一个不切实际的目标,因为总会有风险–这是关于降低风险水平。
安全团队需要问自己一个风险是否可以接受。例如,如果他们认识到风险并且在没有采取措施的情况下接受了所提出的风险,他们是否会采取措施实施控制措施以减轻风险,还是将风险转移给第三方来处理?
然后,对组织数据构成的风险的可见性提出了质疑。了解网络中的数据,如何使用数据以及组织中的整个生命周期将有助于数据发现设置。然而,事情的真相是没有人完全知道他们所有数据的位置。是的,他们可能知道特定的记录源在哪里,或者数据将驻留在哪个应用程序中,但是大多数人很可能不知道数据的存储位置,存储库,数据的复制或备份位置。等等。这意味着处理数据的企业必须对关键数据的位置有内在的了解。
但是,鉴于数据是动态的,这是困难的–数据是不断创建,移动,销毁的。数据只有具有价值并且可以被利用,才是资产。因此,数据发现过程需要定期进行,否则它们将变得过时且多余。此外,它们需要简化以减少不必要的复杂性。自动化此过程将极大地帮助企业和安全团队完成数据发现任务,以图描绘其数据前景的全貌,然后了解其数据最大的风险所在。
由于政府法规、行业标准、甚至内部合规性规则,组织需要完全控制敏感数据。通过以数据为中心的安全性管理敏感数据,可以帮助组织遵守这些要求,从而降低泄露风险,同时利用有价值但被忽视的数据来获得更好的业务洞察力并帮助获得竞争优势。自动化的数据发现使组织能够检测和分析数据的所有使用及其沿袭,而无需依靠组织对数据的存在或位置的了解。该过程是完全自动化的!这种自动化功能使您可以更轻松地清晰了解实时数据的存储,处理和共享方式。
自动化数据发现具有许多好处,包括及时响应数据主体访问请求(DSAR)和审核、风险缓解、数据治理以及对PCI DSS、GDPR、CCPA以及许多其他数据隐私和保护法规的关键方面的遵守。
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