عيوب تقنية DLP التقليدية
تُركز حلول منع تسرب البيانات (DLP) بشكل أساسي على مراقبة نشاط نقاط النهاية للكشف عن أي تسريب محتمل للبيانات . غالبًا ما تتأثر فعاليتها سلبًا بتصنيف البيانات ووضع العلامات عليها بشكل غير دقيق، مما يؤدي إلى ارتفاع عدد التنبيهات الإيجابية والسلبية الخاطئة. كما يُساهم الاعتماد على تقنيات التصنيف القديمة القائمة على التعبيرات النمطية (Regex) في هذه أوجه القصور، مما يُؤدي إلى إرهاق المستخدمين من كثرة التنبيهات وزيادة خطر تسريب البيانات الحساسة دون اكتشافها.
علاوة على ذلك، تفتقر أدوات منع فقدان البيانات (DLP) في بيئات الحوسبة السحابية المعاصرة إلى القدرة على رصد تسريب البيانات الحساسة. فهي لا تستطيع تقييم مخاطر انكشاف البيانات المرتبطة بتخزينها في مستودعات البيانات السحابية، ومستويات حساسيتها، وأخطاء تكوين الوصول. لذا، من الضروري المراقبة المستمرة وضمان الامتثال لمعايير الصناعة. data privacy كما أن الأنظمة ليست من نقاط قوة حلول أمن البيانات القديمة.
بحسب تقرير شركة IBM لعام 2024 حول تكلفة اختراق البيانات ، فإن 82% من جميع اختراقات البيانات شملت بيانات مخزنة على السحابة، مما يشير إلى أن السحابة هدف رئيسي للمهاجمين. وشكّلت أخطاء في تهيئة السحابة 15% من الاختراقات كسبب رئيسي للهجوم. ويذكر التقرير نفسه أن متوسط التكلفة العالمية لاختراق البيانات بلغ 4.88 مليون دولار أمريكي في عام 2024، حيث مثّلت الاختراقات المتعلقة بالسحابة 45% من إجمالي التكلفة.
لذا، فإن المؤسسات التي تعتمد على منع فقدان البيانات كأداة أساسية لأمن بياناتها في عصر الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي معرضة لمخاطر عالية. إذ تؤدي محدودية أنظمة منع فقدان البيانات التقليدية إلى ثغرات كبيرة في الرؤية المتعلقة بموقع البيانات الحساسة في السحابة، فضلاً عن نقص الضوابط الكافية لحماية البيانات بفعالية. ونتيجة لذلك، تواجه المؤسسات زيادة في احتمالية تعرضها لاختراقات البيانات ، وتداعيات مالية، وتشويه سمعتها بسبب ضعف وضعها الأمني في الحوسبة السحابية .
أمان البيانات السحابية مع DSPM
أدى التحول إلى الحوسبة السحابية إلى ظهور مجموعة مميزة من تحديات أمن البيانات، مما يستلزم اعتماد حلول حديثة. Data Security Posture Management ( DSPM وقد برزت هذه الطريقة كنهج استباقي ومعاصر لحماية أصول البيانات الحيوية. Securiti 's DSPM يوفر رؤية شاملة للبيانات الحساسة ، بما في ذلك موقعها داخل المؤسسة، وصلاحيات وصول المستخدمين، وأنماط استخدام البيانات. كما يقدم رؤى قيّمة حول الوضع الأمني العام والمخاطر المرتبطة به، مما يمكّن المؤسسات من تطبيق ضوابط وسياسات قوية للحد من المخاطر بفعالية. باختصار، DSPM يعزز أمن البيانات وخصوصيتها، ويضمن الامتثال للوائح البيانات، ويعالج قيود حلول منع فقدان البيانات التقليدية.
قدمت شركة غارتنر هذا المصطلح وحددته لأول مرة DSPM في تقريرها "دورة الترويج لأمن البيانات" لعام 2022. وقد توسعت شركة GigaOm في شرح هذا التعريف في تقريرها "رادار GigaOm" لعام 2024، حيث وصفت DSPM كحل يقدم
"الرؤية الواضحة لمكان وجود البيانات الحساسة، ومن لديه حق الوصول إليها، وكيف يتم استخدامها." DSPM يقدم نظرة شاملة على وضع أمن البيانات في المؤسسة، وموقفها من الامتثال، ومخاطر الأمن والخصوصية، والأهم من ذلك، كيفية التعامل معها.
إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي باستخدام DSPM
يُحدث انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي تغييرًا جذريًا في كيفية إنشاء المؤسسات للبيانات واستخدامها. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة، وقد شاع استخدام مجموعات بيانات ضخمة في هذه النماذج. يُؤدي هذا إلى ظهور مخاطر جديدة تتعلق بأمن البيانات، حيث قد تُعرّض المؤسسات، دون قصد، معلومات حساسة agents and copilots . حلول منع فقدان البيانات التقليدية غير مُجهزة بشكل كافٍ لمراقبة تدفقات البيانات إلى مسارات الذكاء الاصطناعي، مما يُفاقم هذا الخطر. كشف استطلاع أجرته شركة ديلويت أن 58% من المؤسسات قلقة بشأن تغذية نماذج الذكاء الاصطناعي ببيانات حساسة، مما يُؤكد قصور الأساليب التقليدية في بيئة الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية.
Securiti 's DSPM يُقدّم حلولاً لهذه التحديات الناشئة من خلال تمكين المؤسسات من اكتشاف البيانات السحابية الأصلية التي تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يُسهّل إدارة البيانات الحساسة في ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي أو توليد البيانات المُعزّز بالاسترجاع (RAG) . كما يُساعد في تطبيق مبدأ أقل الامتيازات لمنع مشاركة البيانات بشكل مُفرط مع مُستخدمي الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، DSPM يساعد في تحديد وإدارة البيانات الزائدة والقديمة والتافهة المخزنة في مستودعات منسية، وبالتالي تحسين جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي.
