Как приложения для управления данными предотвращают утечки данных?

Компании несут ответственность за данные с момента их получения до момента их уничтожения.

В рамках этого жизненного цикла данных организации обязаны обеспечивать безопасность информации — следить за тем, чтобы она не была скомпрометирована в результате утечек. Согласно недавнему опросу, потенциальная утечка конфиденциальных данных больше всего беспокоит руководителей бизнеса.

С учетом значительных утечек данных, таких как T-Mobile, Western Digital и NextGen, пользователи остро осознают опасности, которые могут возникнуть, когда они доверяют компаниям свою конфиденциальную информацию.

Сохранение видимости, соблюдение норм и контроль над данными — это необходимость для любого бизнеса сегодня.

Ключ к защите персональных данных — это правильное управление данными.

Некоторые функции, которые приложения для управления данными должны иметь для защиты организаций от киберугроз, обсуждаются ниже.

Содержание

• Отслеживание конфиденциальной информации
• Достижение соответствия данным для предотвращения утечек
• Использование машинного обучения для раннего обнаружения рисков
• Оценка рисков в удобных для пользователя отчетах
• Сочетание управления данными и охоты за угрозами

Отслеживание конфиденциальной информации

Киберпреступники в первую очередь охотятся за личной информацией пользователей. Они хотят использовать ее как оружие для вымогательства или продавать в Интернете. Полная видимость конфиденциальных данных и ведение учета того, кто пытается получить к ним доступ, является неотъемлемым шагом для защиты от злоумышленников.

Неудивительно, что три основных сектора, которые чаще всего становятся целью кибератак, раскрывающих личную информацию, это:

• Здравоохранение
• Финансы
• Производство

Все они уязвимы к утечкам, во время которых злоумышленники пытаются украсть и раскрыть личные данные. Почему? Потому что компании в этих отраслях хранят много ценных данных в своей инфраструктуре.

Например, одна из последних утечек данных произошла с NextGen, поставщиком программного обеспечения для здравоохранения, предназначенного для хранения медицинских записей. Номера социального страхования, даты рождения, полные имена и домашние адреса более 1 миллиона пациентов были раскрыты в результате инцидента.

Хакеры получили доступ к системе, используя украденные в Интернете учетные данные сотрудников.

Приложения для управления данными могут использоваться для идентификации, категоризации и отслеживания конфиденциальных пользовательских данных, а также для контроля доступа к ним в любое время.

Достижение соответствия данным для предотвращения утечек

GDPR, CCPA, HIPAA и SOX — это не просто аббревиатуры, которые касаются юридической команды компании. Их применение играет важную роль в кибербезопасности — в частности, в предотвращении утечек данных. Соблюдение норм — это также вопрос ИТ.

Что произойдет, если компания не соблюдает законы о конфиденциальности данных?

Недавно стало известно, что канадский банк Manulife имел небрежные практики в отношении защиты высокочувствительных данных своих клиентов. Инсайдер сообщил тревожную правду — банк не соблюдал необходимые политики данных в течение многих лет.

В результате личные данные их клиентов могли быть раскрыты. Сотни сотрудников имели доступ к ним в любое время.

Информация, которую банк имеет о своих клиентах, включает адреса, удостоверения личности, дни рождения, номера телефонов и номера социального страхования. В неправильных руках они могут привести к мошенничеству с личностью.

Хотя это крайний случай плохой защиты персональных данных, это напоминание о том, как важно защищать данные пользователей. И как небрежность может привести к возможному мошенничеству и взломам.

Лучшие приложения для управления данными автоматизируют процессы соблюдения норм, чтобы гарантировать, что информация, хранящаяся компанией, соответствует необходимым стандартам.

Законы подвержены изменениям, и новые данные (которые должны соответствовать) поступают каждый день, что делает эту практику необходимой.

Использование машинного обучения для раннего обнаружения рисков

Компании хранят большие объемы онлайн-документов. Когда у них нет видимости таких файлов, команды кибербезопасности могут обнаружить, что конфиденциальные данные были скомпрометированы через несколько месяцев после того, как злоумышленник получил первоначальный доступ к сети.

Чем дольше командам безопасности требуется для выявления критических рисков, тем дороже будут последствия атаки.

В некоторых из последних утечек потребовались дни и даже месяцы, прежде чем компании заметили угрозу и начали уведомлять своих клиентов, пострадавших от утечки данных.

Машинное обучение может обнаружить злонамеренных хакеров в системе, выявляя подозрительную активность в контексте компании.

Например, человек, который получил доступ к данным вне рабочего времени. Он пытался загрузить, изменить или удалить файлы, которые ему обычно не нужны для выполнения своей работы.

Приложения для управления данными, которые используют машинное обучение для своевременного обнаружения угроз, такие как незаконный доступ.

Таким образом, даже если преступник обойдет другие киберрешения, его действия вызовут правильные сигналы тревоги заранее.

Оценка рисков в удобных для пользователя отчетах

Не все уязвимости представляют одинаковый риск. Оценка того, насколько вероятно, что риск скомпрометирует конфиденциальные данные компании, экономит время для команд безопасности. Кроме того, это помогает им сосредоточиться на устранении недостатков, которые представляют собой критический риск.

Команды безопасности уже перегружены уведомлениями, недоукомплектованы и перегружены работой. Устранение недостатков, которые могут привести к инцидентам безопасности, — это длительный и непрерывный процесс.

Точные отчеты необходимы для команд, которым нужно реагировать на угрозы высокого риска как можно скорее.

В среднем, на устранение уязвимостей в системе у специалистов по безопасности уходит от 180 до 290 дней.

Слабости, которые оцениваются как критические, являются приоритетом, и их могут устранить в течение 146 дней. Для уязвимостей низкого риска это может занять около 10 месяцев, прежде чем они будут устранены.

Лучшие приложения для управления данными различают высокие риски киберпроблем, которые, вероятно, скомпрометируют конфиденциальные данные, и те, которые не могут ждать следующего графика устранения недостатков.

Сочетание управления данными и охоты за угрозами

Защита и управление данными идут рука об руку с протоколами и решениями кибербезопасности.

Чтобы защитить компанию от утечек данных, необходимо применять целостный подход к защите от взломов. Кроме защиты инфраструктуры от технического взлома и фишинга, необходимо убедиться, что данные хорошо защищены в системе.

Защита личных данных играет здесь центральную роль.

Приложения для управления данными должны постоянно идентифицировать и классифицировать личные данные, а также использовать машинное обучение и автоматизацию для достижения соответствия и раннего обнаружения злонамеренных инсайдеров.