كامل DSPM تصنيف الاحتياجات وسياقها

يُعد التصنيف إحدى الوظائف الأساسية لـ DSPM يتولى البرنامج معالجة البيانات، وعادةً ما يعمل بالتزامن مع عملية الاكتشاف، لأنهما يشكلان معًا أساسًا لـ DSPM كما أنها المهمة التي أتقنتها معظم المؤسسات أخيرًا. فقد تم اكتشاف البيانات، وتصنيفها حسب النوع، ويتوقعها المنظمون، وتحدد شركات التأمين أسعارها بناءً عليها، ويتزايد عدد الولايات الأمريكية التي تشترط شكلاً من أشكالها. data mapping تضاعفت قيمتها بأكثر من أربعة أضعاف منذ عام 2021، وما زالت في ازدياد. DSPM لقد استحقت بجدارة مكانتها في قلب استثمارات أمن البيانات خلال العقد الماضي. ولكن DSPM البرنامج المبني على التصنيف وحده ليس برنامجاً كاملاً.

التغطية تزيد من الرؤية، لكنها لا تزيد من السرعة

إن الاكتشاف والتصنيف ليسا سوى جزء واحد مما هو عليه DSPM من المفترض أن يُحقق البرنامج النتائج المرجوة. فهو يُحدد للفريق مكان وجود بياناته والتصنيف المناسب لها. هذا ما يُعرف بالتغطية، والتغطية تُوفر رؤية شاملة. لكن ما لا تُوفره هو السرعة أو الثقة اللازمة لاتخاذ الفريق إجراءً فوريًا، سواء كان هذا الإجراء تصحيحًا، أو مراجعةً لصلاحيات الوصول، أو تغييرًا في السياسات، أو، وهو أمرٌ يتزايد أهميةً، قرارًا بشأن ما يُسمح لنظام الذكاء الاصطناعي بالوصول إليه.

مشكلة المئة عين

لقد حلت الأساطير اليونانية هذه المشكلة من قبل. كان لدى أرجوس بانوبتيس مئة عين وكان يرى كل شيء، لكن لم تكن العيون هي المهمة. ما جعله مفيدًا هو أن جميع عيونه المئة كانت تُرسل إشاراتها إلى عقل واحد، مما منحه معلومات كاملة ومترابطة بدلًا من مئة لمحة منفصلة. DSPM هو المكافئ الحديث لتلك "العيون المئة": رؤية واسعة، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى طبقة ربط. الاكتشاف والتصنيف هما أساس "العيون". معظم البرامج تمتلكهما. ما ينقص هو العقل، السياق الذي يربط ما تراه "العيون" بشيء يمكن للفريق اتخاذ إجراء بشأنه فورًا، لا مجرد مراقبته.

لماذا يبدو هذا جيدًا حتى يصبح غير ذلك؟

عمليًا، تبدو هذه الفجوة ضئيلة حتى تصبح غير ذات أهمية. فلماذا تحتاج إلى سياق بينما يوفر لك الاكتشاف والتصنيف رؤية واضحة؟ إليك السبب: كشف تحليل باناسير لعشرين اختراقًا أمنيًا كبيرًا خلال السنوات الخمس الماضية أن 14 منها، أي 70%، كانت مدفوعة بتراكيب ضارة ، وهي ظروف عادية تبدو غير ضارة منفردة، لكنها تتحول إلى خطر جسيم عند اجتماعها.

إنّ المزيج السام هو تمامًا كما يوحي اسمه: عدة ظروف عادية، كل منها على حدة، تتحول إلى خطر بمجرد تداخلها. يكشف لك الاكتشاف مكان وجود البيانات، بينما يحدد التصنيف ماهيتها. لكن لا يُخبرك أيٌّ منهما بمن يمكنه الوصول إليها، أو ما هي اللوائح التي تنطبق عليها، أو كيف تنتقل عبر بيئتك، وهي العلاقات التي تحوّل النتائج المعزولة إلى مزيج سام لم يكن أحد يراقبه. بدون هذه الطبقة الرابطة، تعمل الأدوات بناءً على ما تراه بشكل منفصل، وتستمرّ المزيجات السامة في التسلل، ليس بسبب فشل أي أداة بمفردها، بل لأنّه لم يكن هناك من يراقب كيفية تراكمها معًا.

بحلول الوقت الذي يبدأ فيه أي شخص بربط المعلومات يدويًا، ومقارنة البيانات المُصدّرة عبر أدوات منفصلة وتصنيفات مختلفة لنفس الأصل، تكون الصورة قد تغيرت بالفعل. تُظهر إحصائيات القطاع مدى تكلفة هذا التأخير: لا تزال المؤسسات تستغرق في المتوسط ​​241 يومًا لتحديد الاختراق واحتوائه، حتى بعد تصنيفه.

ما الذي يسد الفجوة فعلاً

لن يحلّ وجود فريق خامس لمقارنة النتائج، أو نظام تتبع مشترك، هذه المشكلة. فكلاهما يعتمد على ملاحظة شخص ما يدويًا لمجموعة من العوامل التي لم تُصمم أي أداة منفردة للكشف عنها.

ما يُكمّل ذلك فعليًا هو نموذج حيّ، ورسم بياني معرفي يربط بياناتك وأصول الذكاء الاصطناعي بنفس الطريقة التي ربطت بها عيون أرجوس المئة عقلًا واحدًا: باستمرار وتلقائيًا، بحيث يُفهم أي اكتشاف في مكان ما في علاقته بكل شيء آخر لحظة ظهوره. هذا ما يُحوّل DSPM تحويل البرنامج من تمرين استكشافي إلى تمرين لاتخاذ القرار.

السياق هو مُضاعِف السرعة

مع وجود هذا الرسم البياني، لن تقتصر رؤيتك على البيانات الموجودة فحسب، بل ستشمل أيضًا من لديه حق الوصول إليها، واللوائح التي تنطبق عليها، وكيفية تدفقها عبر بيئتك، كل ذلك في صورة واحدة متكاملة بدلًا من خمس نتائج منفصلة. يصبح إجراء المعالجة الذي كان يتطلب مراجعة يدوية أمرًا يمكن للفريق اتخاذه فورًا. يتجلى هذا بوضوح في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تكون تكلفة التخمين الخاطئ فورية وواضحة، على عكس مراجعة الوصول المتأخرة. لكن هذا السياق نفسه هو ما يُسرّع كل إجراء يتخذه فريق الأمن، وليس فقط إجراءات الذكاء الاصطناعي.

نموذج واحد لكل فريق

يُتيح الرسم البياني المشترك لكل فريق مصدرًا موحدًا للمعلومات للعمل عليه، بدلًا من خمسة مصادر منفصلة. ولا يتطلب الأمر سوى عملية اكتشاف البيانات وتصنيفها مرة واحدة. ويبني كل فريق على النموذج نفسه بدلًا من تكرار العمل لفهمه، مما يعني جهدًا أقل تكرارًا، وتعاونًا أقوى بين الفرق، وتكلفة إجمالية أقل للملكية على مستوى جميع الأقسام.

جاهزون لأكثر من مجرد طلب الذكاء الاصطناعي التالي

DSPM البرامج المبنية على هذا الرسم البياني لا تعيد عملية التصنيف. بل تستخدمه أخيرًا، محولةً النتائج التي كانت تستغرق أيامًا وفرقًا متعددة لربطها إلى عرض واحد، مرئي فور اكتماله. هذا ليس برنامجًا جاهزًا للذكاء الاصطناعي فحسب، بل هو برنامج متكامل. DSPM برنامج سريع وواثق بما يكفي للتصرف بناءً على أي شيء يجده، وتُعد طلبات الذكاء الاصطناعي الاختبار الأوضح لذلك.

سننشر دراسة معمقة حول كيفية تطبيق ذلك بالتفصيل في ورقة بحثية قادمة. إذا كنت DSPM لقد حقق البرنامج إنجازاً هاماً في تصنيفه هذا العام، ومن الجدير بالذكر الآن معرفة ما لم يشمله هذا الإنجاز بعد.