مع استمرار المؤسسات في جمع ومعالجة وتخزين ومشاركة البيانات الحساسة عبر بيئات سحابية متعددة وتطبيقات SaaS وعبر مختلف المناطق القضائية، يتسع نطاق الهجمات الإلكترونية عشرة أضعاف. ومع دخول أدوات وأنظمة الذكاء الاصطناعي إلى هذا النظام البيئي المتعطش للبيانات، لم تعد خروقات البيانات مجرد أحداث أمنية معزولة.
اليوم، تمتلك خروقات البيانات القدرة على إيقاف العمليات التجارية الحيوية، وتعريض عمليات التكامل مع جهات خارجية للخطر، والإضرار بثقة العملاء، وإثارة التدقيق التنظيمي، والأسوأ من ذلك، أنها تؤدي إلى عقوبات مالية باهظة طويلة الأجل تشوه نزاهة الأعمال وقد تعرض استمرارية المنظمة للخطر في المستقبل.
يُقدّر تقرير شركة IBM حول تكلفة اختراق البيانات لعام 2025 متوسط التكلفة العالمية لاختراق البيانات بـ 4.4 مليون دولار أمريكي، في حين أفادت 97% من المؤسسات بتعرضها لحادث أمني متعلق بالذكاء الاصطناعي دون وجود ضوابط كافية للتحكم في الوصول إليه. وهذا يُبيّن أن منع اختراق البيانات يتطلب أكثر من مجرد ضوابط أمنية محيطية أو خطة استجابة مفصلة للحوادث.
تتطلب أفضل الممارسات لمنع اختراق البيانات وضعًا أمنيًا قويًا للبيانات، مدعومًا باستراتيجية وإطار عمل أمني شامل يركز على البيانات، مما يمنح المؤسسات رؤية مستمرة لمكان وجود البيانات الحساسة، ومن يمكنه الوصول إليها، وكيفية استخدامها، وأين قد تتعرض للخطر. ولكن دعونا أولًا نفهم مفهوم اختراق البيانات.
ما هو اختراق البيانات؟
تُعرّف شركة IBM اختراق البيانات بأنه أي حادث أمني يسمح لأطراف غير مصرح لها بالوصول إلى معلومات شخصية أو حساسة. إنه أسوأ كابوس قد يواجه أي مؤسسة، وقد يحدث نتيجة لثغرات أمنية داخلية. ومهما كان السبب، يبقى أمر واحد واضحًا: اختراقات البيانات تستهدف ما هو الأهم، أي البيانات الحساسة (المعلومات الشخصية، والمعلومات الصحية الشخصية، والبيانات المالية، وسجلات الشركات، وغيرها).
قام تقرير تحقيقات اختراق البيانات لعام 2025 الصادر عن شركة فيريزون بتحليل أكثر من 22052 حادثة إلكترونية واقعية، وفي حوالي 12195 من تلك الحالات، أدى الهجوم إلى اختراق البيانات.
يتطلب العمل في ظل بيئة تنظيمية معقدة ومتعطشة للذكاء الاصطناعي اليوم أن تتخذ المؤسسات الحديثة إجراءات استباقية لمنع اختراقات البيانات بدلاً من ردود الفعل. الفائزون الوحيدون في هذا السياق هم من يمتلكون رؤية شاملة للبيانات الحساسة، وتتبعاً دقيقاً لأصولها، وشفافية في ملكيتها، ووضوحاً في الوصول المصرح به إليها، ويطبقون ضوابط أمن البيانات المناسبة.
أفضل الممارسات لمنع اختراق البيانات
إن منع اختراق البيانات ليس عملية تتم بخطوة واحدة، بل يتطلب نهجًا متعدد المستويات لتعزيز الدفاعات وحماية البيانات من جميع أنواع الاختراقات. وتشمل الأساليب الرئيسية ما يلي:
أ. تبني استراتيجية أمنية تتمحور حول البيانات
لا تفي الأساليب التقليدية بالغرض في بيئات الحوسبة فائقة التوسع الحالية، إذ تركز بشكل أساسي على نقاط نهاية البيانات والشبكات المعزولة. في المقابل، تتجاوز أساليب أمن البيانات الحديثة هذه الحدود بكثير، لتشمل بيئات بيانات متنوعة، بما في ذلك الشبكات والأنظمة المحلية، والحوسبة السحابية الهجينة، والبرمجيات كخدمة (SaaS)، ومستودعات البيانات، وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
لا يمكنك حماية ما لا تراه. توفر استراتيجية أمنية قوية تركز على البيانات للمؤسسات رؤية شاملة للبيانات الحساسة الموجودة، وموقعها، ومالكيها، والمستخدمين المصرح لهم. data lineage والقوانين المعمول بها ومخاطر عدم الامتثال.
توجد العديد من أطر الأمن السيبراني التي تُفصّل كيفية منع المؤسسات لاختراقات البيانات، ويبرز من بينها إطار الأمن السيبراني 2.0 الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST). يُساعد هذا الإطار المؤسسات على تنظيم إدارة مخاطر الأمن السيبراني من خلال ست وظائف رئيسية: الحوكمة، والتحديد، والحماية، والكشف، والاستجابة، والتعافي. تُوفّر هذه الوظائف أساسًا متينًا لبناء نهج مُنظّم قائم على المخاطر لمنع اختراقات البيانات.
ينبغي دمج نهج أمن البيانات في جميع الأقسام، وأن تتشارك الفرق فهمًا موحدًا لمخاطر بيانات المؤسسة. إن تعزيز ثقافة أمن البيانات يساعد المؤسسات على تجنب التدقيق التنظيمي وتفادي اختراقات البيانات.
ب. اكتشاف وتصنيف البيانات الحساسة
توجد البيانات الحساسة في نطاق واسع من قواعد البيانات، سواءً كانت منظمة أو غير منظمة، ولكنها عادةً ما تبقى غير مكتشفة وغير مُدارة وغير محمية. ولذلك، يُعد اكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها أساسيًا لمنع اختراق البيانات.
يساعد الفحص الدقيق للبيانات الحساسة عبر بيئات البيانات المختلفة على اكتشاف البيانات الحساسة الموجودة، ما يسمح بتصنيفها بناءً على درجة حساسيتها (مثل: عامة، داخلية، سرية، مقيدة). وهذا بدوره يساعد المؤسسات على تطبيق ضوابط أمن البيانات المناسبة والامتثال للوائح والأطر المتطورة.
ينبغي أن يتجاوز تصنيف البيانات الحساسة الفعال مجرد المطابقة الأساسية، وأن يشمل سياق البيانات مثل مالك البيانات، ومكان وجودها، ومستوى حساسيتها، والغرض التجاري منها، وصلاحيات الوصول إليها، والالتزامات التنظيمية، والمخاطر المرتبطة بها. يُمكّن سياق البيانات المؤسسات من التركيز بدقة على البيانات بناءً على مخاطر تعرضها، وتحديد أولويات جهود المعالجة وفقًا لذلك.
ج- ضمان تحديد الغرض، وتقليل البيانات، وضوابط الوصول بأقل الامتيازات
يقع نطاق اختراق البيانات في المقام الأول على عاتق المؤسسة. ويساهم غياب ضوابط أمن البيانات بشكل مباشر في اتساع نطاق الاختراق. لذا، يتطلب الحد من تأثيره تقليل انكشاف البيانات الحساسة إلى أدنى حد. وهذا يعني جمع ومعالجة وتخزين والاحتفاظ فقط بالبيانات الضرورية لغرض تجاري محدد.
تُحدد المادة 5 من اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) مبادئ تحديد الغرض وتقليل البيانات. إضافةً إلى ذلك، ينبغي للمؤسسات تحديد البيانات الزائدة أو القديمة أو غير المهمة وإزالتها بانتظام، مع التأكد من الاحتفاظ فقط بالبيانات الضرورية للمعالجة والتخلص من الباقي. يُقلل هذا من تكاليف التخزين والحوكمة، ويُحد من المخاطر في حال اختراق البيانات.
يُعزز تطبيق ضوابط الوصول ذات أقل الامتيازات (LPAC) الأمن بشكل أكبر، حيث يقيد صلاحيات المستخدمين والأنظمة والتطبيقات إلى الحد الأدنى الضروري لأداء المهام المطلوبة. ينبغي للمؤسسات منح صلاحيات الوصول بناءً على متطلبات العمل، وحساسية البيانات، ودور الفرد في التعامل معها، والمخاطر المرتبطة بها.
د. التقوية Data Security Posture Management ( DSPM )
مع استمرار انتشار البيانات الحساسة عبر بيئات متعددة، يصبح من الضروري أن تحافظ المؤسسات على مستوى عالٍ من الشفافية وضوابط موحدة لتأمين هذه البيانات أثناء نقلها أو تخزينها. بدءًا من البيانات المخزنة في قواعد بيانات معزولة وصولًا إلى البيانات غير المصرح بها، تحتاج الفرق إلى رؤية شاملة لمواقع وجود البيانات الحساسة، ومن لديه حق الوصول إليها، وكيفية استخدامها، ومواطن المخاطر الأمنية.
وهنا يأتي دور وضع أمن البيانات القوي في مساعدة المؤسسات على مواجهة هذا التحدي من خلال اكتشاف أصول البيانات الخفية، وتصنيف البيانات الحساسة عبر بيئات البيانات المختلفة، وتحديد امتيازات الوصول، والأذونات المفرطة، والتكوينات الخاطئة، من بين العديد من القدرات الأخرى، وكل ذلك لتقليل تأثير اختراق البيانات.
هـ. تطبيق ضوابط أمن بيانات الذكاء الاصطناعي الشاملة
يتزايد تبني الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة دون أي مؤشرات على التباطؤ. ولمواكبة هذا التطور والازدهار في هذا المناخ المتعطش للبيانات، يتعين على المؤسسات تعزيز ضوابط أمن البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، والأنظمة البيئية الخارجية، وممارسات الموظفين.
ينبغي على فرق الأمن مراقبة جميع الثغرات التي قد تُعرّض البيانات الحساسة للخطر بشكل مستمر، لا سيما نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي، وواجهات برمجة التطبيقات غير الآمنة، وموردي الطرف الثالث غير الموثوق بهم، أو الخطأ البشري. تضمن إدارة البيانات أن يقتصر الوصول إلى الأنظمة الحيوية على الأدوات والأفراد المؤهلين فقط، وأن تظل البيانات الحساسة آمنة طوال دورة حياتها.
في الوقت نفسه، يظل العنصر البشري الحلقة الأضعف في سلسلة الأمن السيبراني؛ لذا، يتعين على المؤسسات الحد من نطاق الاختراقات من خلال تعزيز تدريب الموظفين بأحدث الممارسات في مجال التعامل الآمن مع البيانات، والاستخدام المعتمد للذكاء الاصطناعي، وضوابط الوصول، واللوائح المعمول بها. هذا بالإضافة إلى الاستفادة من أحدث تقنيات التشفير وإخفاء البيانات، وغيرها.
تفعيل إجراءات منع اختراق البيانات
تحتاج المؤسسات العاملة في بيئة مترابطة وموزعة إلى نهج استباقي بدلاً من التدابير التفاعلية. ويشمل ذلك الرؤية المستمرة في الوقت الفعلي، وحوكمة البيانات الواعية بالسياق، والنهج الاستباقي. data privacy وتعمل ضوابط الأمان على تقليل مخاطر تعرض البيانات الحساسة عبر البيئات المحلية والسحابية والهجينة.
بالإضافة إلى ذلك، ينبغي أن يكون القائمون على معالجة البيانات على دراية بسياسات منع اختراق البيانات والاستجابة للحوادث من أجل إدارة أفضل لكيفية الوصول إلى البيانات الحساسة ومعالجتها ومشاركتها.
Securiti يُؤتمت Breach Management البيانات عملية تحليل اختراق البيانات قبل وقوع الحادث أو بعده، وذلك بتوفير رؤى واضحة حول نطاق الاختراق، وتأثيره المالي، والالتزامات التنظيمية العالمية. كما يُؤتمت عملية الاستجابة للحوادث من خلال جمع تفاصيلها، وتحديد نطاقها، وتحسين الإشعارات المُرسلة للمستخدمين والهيئات التنظيمية لضمان الامتثال للوائح الخصوصية العالمية.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
