وكما يُقال، "البيانات هي العملة الجديدة في عصر الذكاء الاصطناعي"، فهي تقود قيمة الأعمال في العديد من المؤسسات، وتوفر رؤى قيمة وتتيح الابتكار. وبالتالي، فإن الحجم الهائل للبيانات التي يتم تجميعها في أنظمة البيانات المختلفة، مثل بحيرات البيانات السحابية والمستودعات، ينمو بمعدل مذهل. ومع ذلك، تنتشر في جميع أنحاء مشهد البيانات هذا معلومات حساسة وشخصية يجب إدارتها بعناية.
تتصارع معظم فرق أمن البيانات في المؤسسات مع مشكلة التأكد من أن هذه البيانات الحساسة آمنة ومحمية، في الوقت الذي يطلب فيه المديرون التنفيذيون الآخرون استخدام تلك البيانات نفسها لدفع الابتكار والرؤية التجارية. قد يكون من الأسهل بكثير الحفاظ على أمان البيانات من خلال تأمينها، ولكن ذلك يحول دون فرص الأعمال والإيرادات من خلال الاستخدام الاستراتيجي لتلك البيانات. ومع ذلك، إذا كان الوصول إلى البيانات متاحًا جدًا، فإن ذلك يترك المؤسسات عرضة لانكشاف البيانات الحساسة وهجمات برامج الفدية الخبيثة والرقابة التنظيمية. يؤدي وضع الضوابط الصحيحة لحماية بياناتك إلى تمكين المؤسسات من تحقيق أقصى قيمة مع الحد من المخاطر.
أحد المكونات الرئيسية لتحقيق هذا التوازن هو الفهم الكامل للبيانات الحساسة الموجودة ومكان وجودها ومن لديه حق الوصول إليها وكيفية بناء حواجز حماية لفرض حماية البيانات والامتثال التنظيمي.
عرض 360 درجة للوصول إلى البيانات الحساسة
يتمثل أحد التحديات الرئيسية التي تواجهها المؤسسات في عدم وجود رؤية للبيانات الحساسة الموجودة في عدد كبير من الأنظمة والمستودعات الخاصة بها ومن يمكنه الوصول إلى تلك البيانات الحساسة. قد يكون لدى المؤسسات المئات من أنظمة البيانات التي تتم فيها إدارة الوصول إلى الهوية، مما يؤدي إلى ملايين التباديل والتركيبات لسيناريوهات الوصول. للاستفادة بشكل فعال من أدوات إدارة الوصول، هناك حاجة لفهم البيانات الحساسة الأساسية التي يمكن للدور أو المستخدم الوصول إليها بالإضافة إلى السياسات التي تتحكم في تلك الأذونات.
Sensitive data intelligence المقترنة بإدارة الوصول إلى الهوية تمكّن المؤسسات من الحصول على رؤية حقيقية شاملة لوصول المستخدم والدور إلى البيانات الحساسة، بما في ذلك
- ما هي الأنظمة التي تحتوي على بيانات حساسة
- ما هي البيانات الحساسة الموجودة داخل هذه الأنظمة
- ما المستخدمين والأدوار التي يمكنهم الوصول إلى هذه البيانات الحساسة
- مكان وجود البيانات جغرافياً
- ما هي اللوائح التي تنطبق على هذه البيانات
تحتاج المؤسسات إلى حل يمكن أن يوفر نظرة ثاقبة تلقائية على وصول المستخدم والدور إلى أنظمة البيانات مقترنًا بـ sensitive data intelligence لتلك الأنظمة. تمكّن هذه الرؤية الشاملة الشركات من إنشاء تخطيط دقيق للأشخاص الذين لديهم حق الوصول إلى البيانات الحساسة وتقديم توصيات بشأن أفضل الممارسات لتعزيز الوضع الأمني والالتزام بمتطلبات الامتثال.
تمكين المشاركة الآلية والآمنة للبيانات
تسعى العديد من الشركات إلى تحقيق التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي التوليدي والتحديث السحابي داخل مؤسساتها لتمكين الاستفادة القصوى من البيانات داخل مؤسساتها. تتمثل إحدى المبادرات الرئيسية، كجزء من التحول الرقمي، في تمكين مشاركة البيانات داخليًا وخارجيًا مع شركاء الأعمال لزيادة الإيرادات والرؤى التجارية وقيمة الأعمال. تسلط شركة Gartner الضوء على "أن "قادة البيانات والتحليلات الذين يشاركون البيانات خارجيًا يحققون فائدة اقتصادية قابلة للقياس أكثر بثلاث مرات من أولئك الذين لا يفعلون ذلك."
تتيح مشاركة البيانات إمكانية الوصول إلى أنواع وأحجام جديدة من المعلومات، مما يدفع حدود ما يمكن أن يولده الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تؤدي مشاركة البيانات المتخصصة في مختلف القطاعات، مثل البيانات الطبية لاكتشاف الأدوية أو البيانات البيئية لأبحاث المناخ، إلى تحقيق اختراقات لم تكن لتحدث من خلال المعلومات المنفصلة، مما يوسع نطاق التطبيقات والتأثير المجتمعي ل الذكاء الاصطناعي التوليدي.
على الرغم من أن مشاركة البيانات داخليًا وخارجيًا يمكن أن يكون لها فوائد كبيرة, لوائح الخصوصية ومخاطر الاختراق تجعل قادة الأمن السيبراني مترددين للغاية في مشاركة البيانات التي قد تتضمن معلومات حساسة. على سبيل المثال، إذا لم يقدم المستخدم موافقته على استخدام بياناته من قِبل طرف ثالث، يجب على الشركات التأكد من أن المعلومات الشخصية للمستخدم مشوشة. تتمثل إحدى الطرق الرئيسية لمشاركة البيانات مع حماية المعلومات الحساسة في إخفاء البيانات. وهذا يمكّن المؤسسات من تغيير قيم البيانات الحساسة مع استخدام نفس التنسيق. والهدف من ذلك هو إنشاء نسخة من البيانات التي لا يزال بإمكان المستخدم الحصول على قيمة الأعمال منها مع ضمان عدم المخاطرة بكشف المعلومات الشخصية أو الحساسة الموجودة بداخلها.
يبدو رائعاً، أليس كذلك؟
ومع ذلك، غالبًا ما تكون مهمة إخفاء البيانات الحساسة عملية يدوية شاقة. تواجه معظم الشركات المهام الصعبة والمستهلكة للوقت في تحديد البيانات الحساسة المحددة التي يجب إخفاؤها، ثم تطبيق الإخفاء على نطاق واسع على أعمدة محددة، عبر مئات الآلاف من الجداول. في بيئات اليوم المتغيرة بسرعة والبيئات متعددة السحابةفإن هذه العملية ليست عملية.
يجب أن تبحث المؤسسات عن حل يقوم بأتمتة إخفاء البيانات عن طريق:
- تحديد البيانات الحساسة داخل المؤسسة تلقائياً.
- تمييز البيانات الحساسة تلقائيًا ببيانات وصفية تشير إلى نوع حساسيتها (على سبيل المثال، رقم الضمان الاجتماعي، تاريخ الميلاد، المعلومات الصحية الشخصية، إلخ).
- قم بإنشاء نُهج تخفي البيانات الحساسة تلقائياً عبر مجموعات ومستودعات بيانات واسعة، مع التكامل مع إمكانيات النظام الأصلية حسب الاقتضاء.
- إخفاء البيانات ديناميكيًا لمستخدمين أو أدوار محددة، استنادًا إلى العلامات والتسميات على البيانات الحساسة.
