1. اكتشاف البيانات الظلية والبيانات الأصلية عبر السحابات
غالباً ما تواجه المؤسسات صعوبة في التعامل مع البيانات غير المُراقبة - وهي معلومات غير مُراقبة أو غير مُلاحظة، والتي قد تتضمن نسبة عالية من البيانات المُكررة أو القديمة أو التافهة. بينما تُقدم الخدمات المُدارة بالكامل (مثل...) Amazon RDS، Amazon تُعد أنظمة S3 أسهل في التتبع، ويمكن أن تمر الأنظمة ذاتية الإدارة التي تعمل على الأجهزة الافتراضية أو الحاويات دون أن يتم اكتشافها، مما يخلق تعرضًا خفيًا للمخاطر.
Securiti يحل هذا التحدي من خلال الاكتشاف التلقائي لأصول البيانات السحابية الأصلية والبيانات غير المُدارة على نطاق واسع، مما يكشف بسرعة عن قواعد البيانات غير المُراقبة، ووحدات التخزين اليتيمة، ومشاركات الملفات المنسية. ومن خلال اكتشافه التلقائي للأقراص المتصلة بالأجهزة الافتراضية أو الحاويات، Securiti يكشف هذا النظام عن أي حزم برمجية تشير إلى نظام بيانات مُستضاف، مما يوفر رؤية شاملة على مستوى السحابة للمستودعات غير المعروفة. وبفضل هذه الرؤية، تستطيع المؤسسات تقليل البيانات غير المُدارة ، وتعزيز الأمن ، والحفاظ على الامتثال المستمر عبر جميع مواردها السحابية.
2. مركزية جرد البيانات عبر بيئات الحوسبة السحابية المتعددة الهجينة وبرمجيات الخدمة (SaaS)
تعتمد المؤسسات الحديثة بشكل متزايد على منظومة معقدة من مصادر البيانات، تتراوح بين البيئات المحلية والسحابات الخاصة إلى السحابات العامة وبحيرات البيانات ومنصات البرمجيات كخدمة (SaaS) مثل Snowflake ، Databricks، و Microsoft 365. إدارة المشهد المترامي الأطراف للبيانات يمكن أن تكون مرهقة، مما يحد من الرؤية لمكان وجود البيانات وكيفية استخدامها.
Securiti يعالج هذا التحدي من خلال توفير منصة موحدة للحفاظ على جرد مركزي لجميع أنظمة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة عبر الأنظمة الهجينة والمتعددة السحابات وأنظمة SaaS في عرض واحد.
من خلال الاكتشاف المستمر لجميع أصول البيانات ورسم خرائطها وجردها، Securiti يوفر منظورًا موحدًا لكامل نطاق البيانات.
3. تحديد البيانات القديمة بناءً على معايير العمر والنشاط
بمرور الوقت، تبقى كميات هائلة من بيانات المؤسسات دون تغيير، ولا تقدم أي قيمة تشغيلية أو تحليلية مستمرة. Securiti تحدد ذكاء البيانات السياقية بدقة الملفات ومجموعات البيانات التي تم إنشاؤها قبل تاريخ محدد أو لم يتم تعديلها لفترة محددة - سواء كانت أشهرًا أو سنوات.
من خلال تطبيق سياسات قائمة على الوقت أو على النشاط، Securiti يُحدد النظام الأصول القديمة أو المتقادمة، مما يُمكّن المؤسسات من التخلص منها بثقة. ويُساعد هذا التحديد الاستباقي للبيانات القديمة وإزالتها على خفض تكاليف التخزين مع الحدّ من المخاطر الأمنية في الوقت نفسه.
4. اكتشاف البيانات الزائدة عن طريق تحديد المحتوى المكرر
ينشأ جزء كبير من بيانات ROT داخل المؤسسة من نسخ الملفات المكررة. ومع مرور الوقت، يقوم الموظفون بشكل متكرر بإنشاء نسخ متعددة من المستند نفسه أو تخزينها في مستودعات متعددة، مما يؤدي إلى تكرار البيانات.
ولمواجهة هذا التحدي، Securiti ينطبق الحل الآلي الخاص بـ:
- تُستخدم مجاميع التحقق للكشف عن النسخ المتطابقة تمامًا. أثناء عمليات المسح الاستكشافية، Securiti يقوم بإنشاء مجموع اختباري فريد لكل ملف في النطاق، ويتم وضع علامة على الملفات التي لها نفس المجموع الاختباري على أنها مكررة.
- تحليل متقدم للمجموعات لتحديد الملفات المتشابهة تقريبًا، من خلال تحليل أحرف النص المُحلل للملف. يمكن للمؤسسات ضبط عتبات التشابه وأحجام المجموعات بدقة لاكتشاف الملفات المتشابهة بشكل كبير.
بمجرد اكتمال الفحص، Securiti تعرض لوحة معلومات تحليل مجموعات الملفات عرضًا موحدًا للملفات المكررة والملفات شبه المكررة المكتشفة عبر بيئات متنوعة، بدءًا من التخزين السحابي العام (على سبيل المثال، Amazon S3، Azure الملفات) إلى منصات SaaS المؤسسية (مثل Microsoft 365 SharePoint Online) والسحابات الخاصة.
5. تصنيف البيانات الحساسة لمعالجة انتهاكات الاحتفاظ بالبيانات والمخاطر
بمجرد تصنيف البيانات على أنها زائدة عن الحاجة أو قديمة، فإن الخطوة الحاسمة التالية هي تحديد ما إذا كانت تلك الملفات تحتوي على معلومات حساسة أو خاضعة للتنظيم تستدعي اهتمامًا فوريًا. من خلال فحص محتوى كل ملف وتصنيفه، Securiti يحدد ما إذا كان يتضمن بيانات حساسة مثل معلومات الملكية الفكرية السرية، أو المعرفات المالية، أو البيانات الشخصية التي تخضع لأطر عمل مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وقانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CPRA)، ومعيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)، وما إلى ذلك.
مع توفر هذه المعلومات التصنيفية، Securiti يُمكّن هذا النظام المؤسسات من تحديد وتطبيق سياسات مخصصة تُقارن تاريخ إنشاء كل ملف أو تاريخ آخر تعديل له بسياسات الاحتفاظ ذات الصلة. على سبيل المثال، إذا تم تحديد ملف يحتوي على بيانات PCI ولكنه تجاوز فترة الاحتفاظ المسموح بها (سبع سنوات مثلاً)، فسيتم تصنيفه تلقائيًا على أنه انتهاك لسياسة الاحتفاظ. وبدلاً من البحث في عدد لا يُحصى من الملفات، يُمكن للفرق التركيز على مجموعات الملفات القديمة التي تحتوي أيضًا على محتوى خاضع للتنظيم، مما يُبسط جهود الامتثال ويُخفف من المخاطر الأمنية.
متى Securiti بمجرد رصد بيانات ROT، تبدأ خطوات المعالجة الآلية فورًا. أولًا، يُنبه النظام مالكي الملفات عبر أدوات التعاون المفضلة (مثل Slack وServiceNow وJira وغيرها) ليتمكنوا من مراجعة المحتوى المُعلّم. إذا كانت الملفات تُشكل خطرًا أكبر، يُمكن للمسؤولين عزلها - أو وضع علامة عليها لنقلها أو أرشفتها إلى خيار تخزين منخفض التكلفة - لتقليل المخاطر إلى حين موافقة المالك على اتخاذ إجراء إضافي. بمجرد الموافقة على الإزالة، Securiti ينسق عمليات حذف الملفات بما يتماشى مع المتطلبات التنظيمية ذات الصلة.
خلال هذه العملية، توفر التقارير المفصلة والنتائج القابلة للتصدير لأصحاب المصلحة أدلة واضحة وقابلة للتدقيق على كل جهد من جهود المعالجة. ويضمن هذا النهج القائم على السياسات ما يلي: ROT data minimization يظل متسقًا وفي الوقت المناسب ومتوافقًا مع المتطلبات التنظيمية - مما يوفر رؤى دقيقة حتى مع تطور بيئات البيانات.
أفضل الممارسات والنصائح من مشاريع حقيقية لتقليل البيانات
Securiti يضمن نهجها التدريجي تغطية شاملة، ومع ذلك تقوم بعض المؤسسات بتخصيصه للتركيز على تأمين أصول البيانات الأكثر أهمية أولاً، وفقًا لأولويات المخاطر المحددة ومتطلبات الامتثال.
فيما يلي رؤى عملية مستمدة من الواقع ROT Data minimization مشاريع توضح كيف يمكن للمنظمات تكييف هذه الخطوات مع احتياجاتها الفورية:
- تحديد أولويات الإجراءات بناءً على دوافع الامتثال: إذا كان الدافع وراء تقليل البيانات هو لائحة امتثال، على سبيل المثال PCI-DSS، فيمكن للفرق أولاً تحديد أولويات جهود تقليل البيانات حول الأنظمة التي تحتوي على بيانات PCI-DSS ثم العودة لاحقًا لتحديد فرص تقليل البيانات بشكل شامل عبر نطاق البيانات الأوسع.
- تصنيف البيانات بشكل انتقائي: قد يكون فحص كل ملف في كل مستودع مكلفًا ويستغرق وقتًا طويلاً. لتسريع مشاريع تقليل البيانات، يمكن للمؤسسات إعطاء الأولوية لتصنيف البيانات الحساسة لأنظمة البيانات عالية المخاطر بناءً على التطبيقات الخاضعة لأشد اللوائح صرامة. وهذا يضمن تحقيق أكبر المكاسب حيثما تشتد الحاجة إليها.
- التوسع التدريجي: ابدأ على نطاق صغير لتحقيق مكاسب سريعة، مثل إعطاء الأولوية لجهود تقليل البيانات لوحدة أعمال معينة قبل التوسع إلى أجزاء أخرى من المؤسسة. تساهم النجاحات التدريجية في بناء زخم نحو حل شامل. ROT data minimization البرنامج مع تمكين فرقك من معالجة الأخطاء وتطبيق الدروس المستفادة خلال المراحل اللاحقة من المشروع.
يمكن للمؤسسات التي تهدف إلى الحفاظ على بيئة بيانات آمنة ومتوافقة وفعالة الاعتماد على Securiti إطار عمل آلي قائم على السياسات لمعالجة بيانات ROT. من خلال اكتشاف الأصول المخفية، وتحديد الملفات القديمة أو المكررة، وتصنيف المعلومات الحساسة، تُقلل المؤسسات بسرعة من البيانات غير الضرورية على نطاق واسع. سواءً كان التركيز أولاً على احتياجات الامتثال العاجلة أو توسيع نطاق جهود التنظيف تدريجياً لتشمل المؤسسة بأكملها، Securiti يوفر هذا النظام المرونة والرؤى العملية اللازمة لتقليل مخاطر فقدان البيانات. والنتيجة هي بصمة بيانات أصغر، ووضع أمني معزز، وتوافق تنظيمي مبسط، ونتائج أكثر موثوقية لمبادرات التحليلات والذكاء الاصطناعي.
هل أنت مستعد للتعامل مع بيانات ROT؟
اطلب الآن عرضنا التوضيحي ROT Data Minimization عند الطلب، وتعرف على كيفية القيام بذلك. Securiti يمكن أن يساعد مؤسستك في التخلص من الملفات غير الضرورية، وحماية المعلومات الحساسة، وتحسين العمليات القائمة على البيانات.
