كل ما تحتاج لمعرفته حول تصنيف مطابقة البيانات التامة

مؤلف

عمر عمران مالك

Data Privacy مدير الشؤون القانونية، Securiti

FIP، CIPT، CIPM، CIPP/US

استمع إلى المحتوى

هذا المنشور متاح أيضاً باللغات التالية: English

تُعدّ البيانات أهم أصول أي مؤسسة، ومن مسؤوليتها حمايتها. مع ذلك، تبقى خروقات البيانات تهديدات حتمية تواجهها المؤسسات بين الحين والآخر. يحدث خرق البيانات عندما تُخترق البيانات الشخصية للمستهلك وتقع في أيدي جهات خبيثة. قد تتعدد أسباب الخرق، كالنوايا الخبيثة أو إهمال الموظفين أو غيرها، ولكن في كل الأحوال، يُرجّح أن يكون للخرق أثر كارثي على المؤسسة إن لم يُتدارك مسبقًا. هنا يبرز دور Sensitive Data Intelligence (SDI™).

Sensitive Data Intelligence تساعد الأدوات المؤسسات على تقليل تأثير اختراقات البيانات من خلال توفير الوظائف التالية:

  1. اكتشاف بياناتك وفهرستها : لحماية البيانات بشكل فعال، تحتاج المؤسسات إلى معرفة أنواع البيانات الموجودة لديها في الأصول الأصلية والظلال.
  2. تقييم أصول البيانات وتحديد أولويات حمايتها : استخدم درجات مخاطر البيانات لتحديد أصول البيانات عالية المخاطر في المؤسسة. حدد ما إذا كانت أصول البيانات عالية المخاطر هذه تحتوي على بيانات غير محمية.
  3. تطبيق ضوابط الأمان : اكتشف وضع الأمان لجميع أصول بياناتك متعددة السحابات وقم بتوحيده. تأكد من حماية الكائنات/الملفات التي تحتوي على معلومات شخصية حساسة باستخدام التشفير، ومنع الوصول العام إليها، وتسجيل عمليات التدقيق، وما إلى ذلك.
  4. مراجعة وإلغاء صلاحيات الوصول : مراجعة صلاحيات الوصول إلى أصول البيانات وتقييد الوصول للمستخدمين المصرح لهم.
  5. إعداد تقارير الامتثال : تتطلب معظم لوائح الخصوصية العالمية من المؤسسات توثيق أي انتهاكات للبيانات الشخصية، وتعبئة عناصر البيانات المكتشفة في الأصول لخرائط البيانات المحدثة وتقارير المادة 30، وتقديم تقييم دقيق للمخاطر المرتبطة بأنشطة معالجة البيانات.

من بين الأدوات العديدة التي توفرها شركات حلول البنية التحتية للبيانات المكانية (SDI)، تُعدّ أداة مطابقة البيانات الدقيقة (EDM) أداةً بالغة الأهمية في مرحلة اكتشاف البيانات . فهي تساعد في اكتشاف معلومات الأعمال وغيرها من البيانات الحساسة المستهدفة في مخازن البيانات المستهدفة، سواءً كانت منظمة أو غير منظمة.

صُممت تقنية EDM للمساعدة في اكتشاف وتأمين بيانات المستهلكين الحساسة، مثل أرقام سجلات المرضى وأرقام الحسابات المصرفية وأرقام الضمان الاجتماعي، وذلك من خلال تحديد بصمة البيانات الفعلية بدلاً من استخدام تقنيات مطابقة الأنماط. وهذا يُمكّن تقنية EDM من التخلص من النتائج الإيجابية الخاطئة، ومساعدة العملاء على التركيز على عمليات الاكتشاف الفعلية، مما يجعلها أداة فعّالة للغاية لاكتشاف البيانات الحساسة .

فوائد استخدام أداة إدارة البيانات الإلكترونية

يسمح تصنيف البيانات القائم على EDM للمؤسسات بإنشاء ملفات تعريف بيانات دقيقة مخصصة يمكن مطابقتها مع القيم الدقيقة في مخزن بيانات منظم أو غير منظم يحتوي على هذه المعلومات الحساسة. Securiti يدعم قاعدة بيانات فهرسة مرنة وقابلة للتوسع، يمكن تحديثها وفقًا لاحتياجاتك واستخدامها عند الطلب أو أثناء عمليات المسح الدورية. وهذا ما يجعلها مرنة، فمع تغير الموظفين أو العملاء أو المرضى، تظل ملفات تعريف البيانات الدقيقة المخصصة لك محدثة باستمرار.

باستخدام التصنيف القائم على مطابقة البيانات الدقيقة (EDM)، يمكنك إنشاء ملفات تعريف بيانات دقيقة مخصصة مصممة لـ:

  • يتم تحديثها بسهولة وتتميز بالديناميكية
  • قابل للتطوير
  • إنتاج صفر نتائج إيجابية خاطئة
  • اكتشف من مخازن البيانات المهيكلة وغير المهيكلة
  • متوافق مع خدمة السحابة
  • خدمة سيادية / خدمة محلية متوافقة

كيف يتم استخراج البيانات من قالب إدارة البيانات الإلكترونية

لنأخذ مثالاً على بيانات الرعاية الصحية لنرى كيف يمكن لتقنية مطابقة البيانات الدقيقة (EDM) أن تساعد في حماية المعلومات الحساسة للمستهلك. في هذا المثال، نفترض أن مقدم الرعاية الصحية بحاجة إلى منع مشاركة سجلات طبية معينة تحتوي على معلومات تخص مريضاً محدداً. يجب حماية هذه البيانات، ويتعين على مقدم الرعاية الصحية ضمان عدم إرسال هذه المعلومات إلى أي مستخدمين خارجيين. تقوم المؤسسة بتكوين قالب مطابقة البيانات الدقيقة (EDM) وملف تعريف مطابق له استناداً إلى سجلات مرضاها لإجراء بحث مطابق تماماً.

يتم إعداد ملف تعريف بيانات المريض الإلكتروني للكشف عن المحتوى الذي يطابق رقم الضمان الاجتماعي للمريض أو رقم هويته، بالإضافة إلى معلومات أخرى متعلقة بالمريض. بعد اكتشاف هذه البيانات، يمكن تطبيق سياسات قائمة على اللوائح لتقييد الوصول إلى هذه المعلومات.

تتضمن عملية إعداد مطابقة البيانات الدقيقة ثلاث خطوات رئيسية:

  • تعريف نموذج بيانات دقيق لبصمة البيانات الفعلية
  • قم بتحديث المحتوى الحساس للبحث عن التطابق التام
  • أنشئ ملفات تعريف بيانات دقيقة للنوع الحساس الذي تريد اكتشافه
تصنيف البيانات

كيف Securiti هل يمكنك المساعدة؟

Securiti يمكن لأداة تصنيف مطابقة البيانات الدقيقة أن تساعد المؤسسات على تبسيط أمن البيانات من خلال اكتشاف البيانات الحساسة للمستهلكين عبر مئات من مخازن البيانات المستهدفة وتطبيق ضوابط الأمان عليها.

يستطيع العملاء إنشاء منطق تركيبي معقد في ملفات تعريف البيانات الدقيقة الخاصة بهم لإنشاء تعبير منطقي يغطي تركيبات الحقول التي يحتاجونها. ويتم ذلك عن طريق تحديد حقل أساسي والحقول الثانوية المقابلة له بناءً على تركيبات البيانات المطلوبة. على سبيل المثال،

لتأمين معلومات التعريف الشخصية :

  • يمكن للعملاء اختيار رقم التعريف الضريبي البرازيلي (CPF) كحقل أساسي
  • الاسم الأول واسم العائلة كحقل ثانوي
  • في هذا السيناريو، تؤدي مطابقة CPF + FNAME + LNAME إلى تطابق ناجح.

لتأمين بطاقات الائتمان الصادرة عن الشركة:

  • يختار العميل رقم مركز التحكم (CCN) كحقل أساسي
  • الاسم الأول أو اسم العائلة كحقل ثانوي
  • يؤدي CCN + (FNAME أو LNAME) إلى تطابق ناجح في هذا السيناريو

مع تزايد البيانات بسرعة وسعي المؤسسات جاهدةً للالتزام بلوائح الخصوصية، وكونها جهات مسؤولة عن حماية بيانات عملائها، Securiti تُعد أداة إدارة البيانات الإلكترونية الخاصة بـ 's حلاً مثالياً لحماية بيانات المستهلك الحساسة.


الأسئلة الشائعة (FAQs)

يعد التطابق الدقيق للبيانات (EDM) أداة بالغة الأهمية في مرحلة اكتشاف البيانات، حيث يمكّن المؤسسات من اكتشاف المعلومات وغيرها من البيانات الحساسة المستهدفة في مخازن البيانات المستهدفة المهيكلة أو غير المهيكلة.

يتضمن تصنيف البيانات باستخدام المطابقة التامة للبيانات (EDM) تصنيف البيانات بناءً على مستوى تشابهها ودقتها عند مقارنتها ببيانات أخرى. يساعد هذا التصنيف في تحديد سجلات البيانات التي تمثل تطابقًا تامًا، أو تطابقًا شبه تام، أو سجلات فريدة.

ومن الأمثلة على مطابقة البيانات مقارنة قائمة بأسماء العملاء وعناوينهم من قاعدتي بيانات مختلفتين لتحديد السجلات المكررة والتي يجب دمجها.

تتضمن عملية إنشاء تطابق دقيق للبيانات استخدام خوارزميات وتقنيات مطابقة البيانات، مثل مقارنة حقول بيانات محددة، واستخدام تسجيل التشابه، وتطبيق منطق قائم على القواعد لتحديد ما إذا كان سجلان من البيانات متطابقين تمامًا.

منصة أوامر الذكاء الاصطناعي للبيانات الخاصة بك

تمكين الاستخدام الآمن للبيانات والذكاء الاصطناعي

قم بتحليل هذه المقالة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تظهر المطالبات في أدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية.
انضم إلى قائمتنا البريدية

احصل على أحدث المعلومات والتحديثات القانونية والمزيد مباشرةً في بريدك الإلكتروني



قصص أخرى قد تهمك
مقاطع فيديو
عرض المزيد
ريحان جليل، من شركة Veeam، يتحدث عن Agent Commander: theCUBE + NYSE Wired: قادة الأمن السيبراني
بعد استحواذ شركة Veeam على Securiti يمثل إطلاق برنامج Agent Commander خطوة هامة نحو مساعدة المؤسسات على تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي بثقة أكبر. في...
عرض المزيد
تخفيف مخاطر قائمة OWASP لأهم 10 مخاطر لتطبيقات ماجستير القانون 2025
أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تحولاً جذرياً في طريقة عمل الشركات وتوسعها ونموها. يوجد تطبيق للذكاء الاصطناعي لكل غرض، بدءاً من زيادة إنتاجية الموظفين وصولاً إلى تبسيط العمليات...
عرض المزيد
أفضل 6 DSPM حالات الاستخدام
مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، أصبحت البيانات أكثر ديناميكية. يتم توليد بيانات جديدة بوتيرة أسرع من أي وقت مضى، ونقلها إلى أنظمة وتطبيقات متنوعة...
عرض المزيد
قانون الخصوصية في كولورادو (CPA)
ما هو قانون خصوصية كولورادو؟ قانون خصوصية كولورادو هو قانون شامل لحماية الخصوصية، تم توقيعه في 7 يوليو 2021. وقد وضع معايير جديدة لحماية البيانات الشخصية...
عرض المزيد
Securiti لمساعد الطيار في البرمجيات كخدمة (SaaS)
تسريع اعتماد Copilot بأمان وثقة: تتطلع المؤسسات إلى اعتماد Microsoft 365 Copilot لزيادة الإنتاجية والكفاءة. ومع ذلك، تظل المخاوف الأمنية، مثل حماية البيانات...
عرض المزيد
أهم عشرة اعتبارات لاستخدام البيانات غير المهيكلة بأمان مع الذكاء الاصطناعي العام
نسبة مذهلة تصل إلى 90% من بيانات المؤسسات غير منظمة. وتُستخدم هذه البيانات بسرعة لتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل روبوتات الدردشة والبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
عرض المزيد
جينكور للذكاء الاصطناعي: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة وعالية الجودة للمؤسسات في دقائق
مع تبني المؤسسات للذكاء الاصطناعي التوليدي، تواجه فرق البيانات والذكاء الاصطناعي العديد من العقبات: ربط مصادر البيانات غير المهيكلة والمهيكلة بشكل آمن، والحفاظ على الضوابط والحوكمة المناسبة،...
عرض المزيد
كيفية التعامل مع قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: رؤى أساسية للشركات
ما هو قانون حقوق الخصوصية في كاليفورنيا (CPRA)؟ هو تشريع ولاية كاليفورنيا الذي يهدف إلى حماية خصوصية سكانها الرقمية. وقد دخل حيز التنفيذ في يناير...
عرض المزيد
التكيف مع التحول: الانتقال إلى معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) الإصدار 4.0
ما هو معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)؟ هو مجموعة من معايير الأمان لضمان المعالجة والتخزين الآمنين للبيانات، و...
عرض المزيد
تأمين البيانات والذكاء الاصطناعي: دليل إدارة الثقة والمخاطر والأمن (TRiSM)
أثارت المخاطر الأمنية المتزايدة للذكاء الاصطناعي قلق 48% من مسؤولي أمن المعلومات حول العالم. انضموا إلى هذه الجلسة الرئيسية للتعرف على دليل عملي لتمكين الثقة في الذكاء الاصطناعي، وإدارة المخاطر،...
أحدث
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟ عرض المزيد
مكتب الذكاء الاصطناعي في أستراليا: لماذا تغفل عمليات التدقيق السنوية عن إمكانيات الذكاء الاصطناعي لديك؟
تخيل هذا السيناريو: سيناريو خيالي ولكنه معقول تماماً. تقضي أنظمة الذكاء الاصطناعي التابعة لمؤسسة مالية أسترالية ستة أشهر في الوصول إلى مستودع بيانات عملاء لم يسبق لأحد الوصول إليه...
عرض المزيد
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...
عرض المزيد
ما هو أمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات؟ دليل للمبتدئين
تعرّف على مفهوم أمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وأهميته، والمخاطر الرئيسية التي تواجهها المؤسسات، وكيفية حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي، والوكلاء، والنماذج، والبيانات، و...
عرض المزيد
ما هي شفافية البيانات؟ ولماذا هي مهمة للمؤسسات الحديثة؟
تعرف على ماهية شفافية البيانات، ولماذا هي مهمة، وكيف يمكن للمؤسسات تحسين الرؤية والمساءلة والحوكمة والثقة والاستخدام المسؤول للبيانات.
ما هو
جديد