データガバナンスアプリケーションはどのようにデータ侵害を防ぐのか？

企業は、データを取得した瞬間から廃棄する瞬間まで、そのデータに対して責任を負います。

データライフサイクルの中で、組織は情報を安全に保つ義務があります — 侵害によって危険にさらされないようにすることです。最近の調査によると、露出した機密データの可能性がビジネスリーダーを最も悩ませています。

T-Mobile、Western Digital、NextGenなどの重大なデータ侵害が報じられる中、ユーザーは自分の機密情報を企業に信頼することで発生する危険を痛感しています。

可視性を保持し、コンプライアンスを満たし、データを管理することは、今日のビジネスにとって必要不可欠です。

個人データを保護する鍵は、適切なデータ管理です。

データガバナンスアプリケーションがサイバー侵害から組織を保護するために必要な機能について、以下に説明します。

目次

• 機密情報の追跡
• データ侵害を防ぐためのデータコンプライアンスの達成
• リスクを早期に検出するための機械学習の利用
• ユーザーフレンドリーなレポートでのリスク評価
• データ管理と脅威ハンティングの統合

機密情報の追跡

サイバー犯罪者は主にプライベートなユーザー情報を狙っています。彼らはそれを身代金の武器として使用したり、オンラインで販売したりしたいと考えています。機密データの完全な可視性を持ち、それにアクセスしようとしている人を記録することは、悪意のある行為者からそれを遠ざけるための重要なステップです。

個人情報を露出させるサイバー攻撃の標的となる業界のトップ3は驚くことではありません。

• 医療

• 金融

• 製造

これらすべては、悪意のある行為者が個人を特定できる情報を盗んだり漏洩させたりしようとする侵害に対して脆弱です。なぜなら、これらの業界の企業は、そのインフラ内に多くの貴重なデータを保存しているからです。

例えば、最近のデータ侵害の一つは、医療記録を保持するために設計されたソフトウェアを提供するNextGenに発生しました。この事件では、100万人以上の患者の社会保障番号、生年月日、フルネーム、住所が露出しました。

ハッカーは、オンラインで盗まれた従業員の資格情報を使用してシステムにアクセスしました。

データガバナンスアプリケーションは、機密ユーザーデータを特定、分類、追跡し、誰が常にそれにアクセスできるかを把握するために使用できます。

データ侵害を防ぐためのデータコンプライアンスの達成

GDPR、CCPA、HIPAA、SOXは、企業の法務チームに関する略語以上のものです。これらの適用はサイバーセキュリティ、特にデータ侵害の防止において重要な役割を果たします。コンプライアンスはITの問題でもあります。

企業がデータプライバシー法に準拠しない場合はどうなるのでしょうか？

最近、カナダのManulife Bankが顧客の非常に機密性の高いデータの保護に関して緩い慣行を持っていたことが明らかになりました。内部情報源は、銀行が数年間必要なデータポリシーに準拠していなかったという衝撃的な真実を明らかにしました。

その結果、顧客の個人データが潜在的に露出してしまいました。数百人の従業員が常にそれにアクセスできました。

銀行が顧客について持っている情報には、住所、ID、生年月日、電話番号、社会保障番号が含まれています。これらが悪用されると、身分詐欺につながる可能性があります。

これは個人データ保護の極端なケースですが、ユーザーデータを保護することの重要性を思い出させてくれます。そして、怠慢が可能な詐欺やハッキングの悪用につながる可能性があることを示しています。

トップデータガバナンスアプリケーションは、企業が保存する情報が必要な基準に準拠していることを保証するために、コンプライアンスプロセスを自動化します。

法律は変更される可能性があり、新しいデータ（コンプライアンスが必要なもの）が毎日取得されるため、この実践は不可欠です。

リスクを早期に検出するための機械学習の利用

企業は大量のオンライン文書を保存しています。そのようなファイルの可視性が欠如している場合、サイバーセキュリティチームは、悪意のある行為者がネットワークに初めてアクセスしてから数ヶ月後に機密データが侵害されたことを発見するかもしれません。

セキュリティチームが重要なリスクを特定するのに時間がかかればかかるほど、攻撃の後遺症はより高くつきます。

最近のいくつかの侵害では、企業が脅威に気づき、データ侵害の影響を受けた顧客に通知を開始するまでに数日、さらには数ヶ月かかりました。

機械学習は、企業の文脈内で疑わしい活動を検出することによって、システム内の悪意のあるハッカーを発見できます。

例えば、勤務時間外にデータにアクセスした人物です。彼らは、通常の業務に必要のないファイルをダウンロード、変更、または削除しようとしました。

データガバナンスアプリケーションは、機械学習を利用して不正アクセスなどの脅威をタイムリーに検出します。

そのようにして、犯罪者が他のサイバーソリューションを回避しても、その活動は早期に適切な警報を引き起こします。

ユーザーフレンドリーなレポートでのリスク評価

すべての脆弱性が同じリスクをもたらすわけではありません。リスクが企業の機密データを危険にさらす可能性があるかどうかを評価することで、セキュリティチームの時間を節約できます。また、彼らが重要なリスクを伴う欠陥の修正に集中するのを助けます。

セキュリティチームはすでに警告に圧倒されており、スタッフが不足しており、過労です。セキュリティインシデントにつながる可能性のある欠陥の修正は、長く継続的なプロセスです。

正確なレポートは、高リスクの脅威に迅速に対応する必要があるチームにとって不可欠です。

平均して、セキュリティ専門家がシステム内の脆弱性を修正するのにかかる時間は180〜290日です。

クリティカルと評価された脆弱性は優先事項であり、146日以内に修正される可能性があります。低リスクの脆弱性については、対処されるまでに約10ヶ月かかることがあります。

最高のデータガバナンスアプリケーションは、機密データを危険にさらす可能性のある高リスクのサイバー問題と、次のパッチスケジュールを待つことができない問題の違いを明確にします。

データ管理と脅威ハンティングの統合

データ保護と管理は、サイバーセキュリティプロトコルおよびソリューションと密接に関連しています。

データ侵害から企業を保護するためには、ハッキング防止に対する包括的なアプローチを適用する必要があります。技術的なハッキングやフィッシングからインフラを守るだけでなく、システム内でデータが適切に保護されていることを確認する必要があります。

プライベートデータの保護はここで中心的な役割を果たします。

データガバナンスアプリケーションは、プライベートデータを継続的に特定し、分類し、機械学習と自動化を使用してコンプライアンスを達成し、悪意のある内部者を早期に検出する必要があります。