التنقل في المشهد المتطور لأمن البيانات: لماذا لا يكفي الكشف وحده؟

مؤلف

ديباك سيث

كبير مهندسي الحلول - أستراليا ونيوزيلندا

استمع إلى المحتوى

هذا المنشور متاح أيضاً باللغات التالية: English

الاستباقية مقابل التفاعلية: لماذا لا يكفي اكتشاف التهديدات وحده في حماية البيانات

في عصرٍ تتسارع فيه وتيرة التحول الرقمي واعتماد الذكاء الاصطناعي بوتيرة غير مسبوقة، باتت البيانات شريان الحياة للمؤسسات الحديثة. ومع تسارع الشركات لدمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وخدماتها، أدى انتشار البيانات غير المهيكلة إلى ظهور تحديات معقدة، لا سيما في مجال تأمين وإدارة الأصول الحساسة.

يُؤدي الاعتماد المتزايد على اكتشاف التهديدات بدلاً من الوقاية منها، إلى جانب نقص الشفافية في البيانات غير المهيكلة، إلى مخاطر جسيمة تواجه المؤسسات. فبدون استراتيجية واضحة لتحديد البيانات الحساسة وحمايتها، قد تُفضي الاختراقات إلى عقوبات مالية باهظة، ومخالفات تنظيمية، وتشويه سمعة المؤسسة. تتناول هذه المدونة هذه التحديات، وتقدم حلولاً عملية، من بينها Data Security Posture Management ( DSPM ) ، لتمكين المؤسسات من السيطرة على أمن بياناتها.

المشكلة: التحول من الوقاية إلى الكشف

تُركز المؤسسات بشكل متزايد استراتيجياتها الأمنية على اكتشاف التهديدات بعد وقوعها بدلاً من اتخاذ تدابير وقائية استباقية. ورغم أهمية أدوات اكتشاف التهديدات، إلا أن الاعتماد عليها وحدها غير كافٍ لإدارة مخاطر البيانات بفعالية. فالمهاجمون الإلكترونيون يُطورون أساليبهم باستمرار، مستغلين الثغرات في الأنظمة الأمنية حيث تكون الضوابط الوقائية ضعيفة أو معدومة. وبحلول وقت اكتشاف التهديدات، قد يكون الضرر الجسيم قد وقع بالفعل، لا سيما عند اختراق البيانات الحساسة.

فيما يتعلق بمخاطر البيانات، يُعدّ اتباع نهج وقائي أمرًا بالغ الأهمية. ويشمل ذلك ضمان قيام المؤسسات بتحديد وتقليل النسخ الزائدة من البيانات الحساسة في بيئتها، ومعالجة الثغرات الأمنية بشكل استباقي من خلال تطبيق ضوابط أمنية مناسبة، والاحتفاظ فقط بالبيانات الحساسة ذات الصلة في أصول تتمتع بوضع أمني سليم، وضمان تقييد الوصول إليها على الأفراد الذين يحتاجون إليها فعلاً. من خلال اتخاذ هذه الخطوات الاستباقية، تستطيع المؤسسات تقليل مساحة الهجوم على البيانات الحساسة، والحد من مخاطر عدم الامتثال، وبناء أساس متين لإدارة أمن البيانات .

معضلة البيانات غير المهيكلة

أدى التبني السريع للذكاء الاصطناعي إلى دفع عجلة الابتكار، ولكنه تسبب أيضاً في طفرة هائلة في البيانات غير المنظمة - كالملفات ورسائل البريد الإلكتروني وسجلات المحادثات ومقاطع الفيديو وغيرها - التي تنتشر عبر بيئات المؤسسات. ويخلق هذا الانتشار غير المنضبط للبيانات تحديات جمة.

  • البيانات الحساسة المخفية: غالباً ما تمر الأصول الحيوية التي تحتوي على معلومات تعريف شخصية (PII) والملكية الفكرية وغيرها من البيانات الحساسة دون أن يلاحظها أحد.
  • غياب الحوكمة: بدون التصنيف والإشراف المناسبين، تكافح المنظمات لإدارة وحماية البيانات غير المهيكلة بشكل فعال.
  • مخاطر الامتثال: تتطلب المتطلبات التنظيمية (مثل قانون حماية البيانات الأسترالي، واللائحة العامة لحماية البيانات، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا) من المؤسسات معرفة مكان وجود البيانات الحساسة ومن لديه حق الوصول إليها. وتخلق البيانات غير المهيكلة ثغرات تزيد من خطر عدم الامتثال.

تزداد الحاجة المُلحة لمواجهة هذه التحديات وضوحاً أثناء الاختراقات الإلكترونية. فبدون رؤية واضحة لبياناتها الأكثر حساسية وقيمة، تجد المؤسسات نفسها في موقف صعب لتقييم الأضرار، مما يُعرّضها لخطر غرامات باهظة وفقدان سمعتها.

الاختراقات الإلكترونية: عندما تصبح البيانات غير المهيكلة مصدرًا للمسؤولية

أثناء وقوع حادث أمني، يُعد الوقت عاملاً حاسماً. ومع ذلك، تفتقر العديد من المؤسسات إلى القدرة على:

  • تحديد أماكن وجود البيانات الحساسة في مختلف بيئاتهم.
  • حدد من لديه حق الوصول إلى تلك البيانات.
  • قم بتقييم ما إذا كانت البيانات مخزنة في أصول معرضة للخطر يمكن للمهاجمين استغلالها.

يؤدي هذا النقص في وضوح البيانات غير المهيكلة إلى تأخير كبير في جهود الاستجابة للاختراقات، مما يزيد من نطاق الحادث وتأثيره. وبالنسبة لمسؤولي أمن المعلومات ومسؤولي البيانات، فإن عدم القدرة على تحديد موقع البيانات الحساسة وحمايتها يُسبب عواقب وخيمة على الصعيد المالي والتشغيلي والسمعة.

الحل: Data Security Posture Management ( DSPM )

ولمواجهة هذه التحديات، تحتاج المؤسسات إلى حل استباقي يوفر الرؤية والتحكم والأمان للبيانات الحساسة، سواء كانت منظمة أو غير منظمة. وهنا يكمن دور Data Security Posture Management ( DSPM ) يدخل حيز التنفيذ.

DSPM تُمكّن الحلول المؤسسات من:

1. اكتشاف أصول البيانات الظلية والأصلية

سمة بارزة من DSPM تكمن الحلول في قدرتهم على الكشف عن البيانات الخفية - وهي أصول بيانات غير معروفة أو غير مُدارة قد توجد داخل المؤسسة دون علمها. ومن خلال تحديد هذه الأصول المخفية، DSPM تساعد الأدوات المؤسسات على التخفيف من المخاطر المرتبطة بالبيانات غير المراقبة والتي قد تكون عرضة للخطر.

2. الكشف عن البيانات الحساسة في جميع أنحاء المؤسسة

DSPM تقوم الحلول تلقائيًا باكتشاف وتصنيف البيانات الحساسة في جميع بيئات البيانات، بما في ذلك التخزين السحابي وقواعد البيانات وأنظمة الملفات وأدوات التعاون. وهذا يزيل الثغرات ويضمن عدم إغفال أي أصل حساس.

3. ربط البيانات بضوابط الوصول

لا يكفي مجرد معرفة مكان وجود البيانات الحساسة، بل يجب على المؤسسات أيضاً فهم من لديه حق الوصول إليها. تربط أدوات إدارة أمن البيانات DSPM موقع البيانات بصلاحيات الوصول، مما يضمن أن الأفراد المصرح لهم فقط هم من يمكنهم عرض الأصول الحيوية أو التفاعل معها.

4. تقييم المخاطر الأمنية

DSPM تقوم الحلول بتقييم الوضع الأمني ​​للأصول التي تحتوي على بيانات حساسة، وتحديد ما يلي:

  • إعدادات خاطئة قد تعرض البيانات للمهاجمين.
  • ضوابط أمنية ضعيفة تجعل البيانات عرضة للخطر.
  • مخاطر التعرض العام حيث يمكن الوصول إلى البيانات الحساسة عن غير قصد.

من خلال التكامل DSPM يمكن للمؤسسات، من خلال دمج ذلك في استراتيجيتها لأمن البيانات، ما يلي:

نجحت إحدى أكبر شركات المرافق في أستراليا في الاستفادة من حلول إدارة بيانات DSPM للحصول على رؤية شاملة لبياناتها الحساسة عبر بيئاتها المحلية والسحابية وبيئات البرمجيات كخدمة (SaaS). ومن خلال فهرسة البيانات غير المهيكلة والمهيكلة تلقائيًا في جميع أنحاء مؤسستها، DSPM وقد ساعدهم هذا الحل أيضاً في إنشاء data catalog شامل. لا يُحسّن هذا الفهرس من وضوح البيانات فحسب، بل يُمكّن أيضاً أصحاب المصلحة في الأعمال من الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ، مما يضمن حوكمة أفضل للبيانات وكفاءة تشغيلية أعلى.

Securiti توبس DSPM التقييمات

Securiti تهيمن منصة DataAI Command Platform التابعة لشركة 's على منصة GigaOm DSPM حصل على أعلى التقييمات في القدرات الرئيسية، والقدرات الناشئة، ومعايير العمل.

Securiti توبس DSPM التقييمات

الخلاصة: اتخاذ إجراءات استباقية للتحكم في أمن البيانات

بينما تتنقل المؤسسات بين تعقيدات الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي ونمو البيانات غير المهيكلة، لا يمكن تجاهل المخاطر المرتبطة بالبيانات الحساسة غير المُدارة. لم يعد التركيز فقط على اكتشاف التهديدات كافيًا، بل يجب اتخاذ تدابير استباقية مثل DSPM وهي ضرورية لتحديد الأصول الحيوية وحمايتها وتأمينها.

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...
إدارة البيانات الوصفية عرض المزيد
ما هي إدارة البيانات الوصفية؟ التعريف والفوائد وأفضل الممارسات
تُعد إدارة البيانات الوصفية بمثابة مستوى التحكم لبيانات المؤسسة. Securiti تشرح أحدث مدونة لـ [اسم المستخدم] كيفية عملها، ولماذا تصبح الكتالوجات السلبية قديمة، وكيف...
ما هو
جديد