حماية البيانات الحساسة في كل مكان من خلال نظام متكامل DSPM يقترب

مؤلف

نيخيل غيردهار

مدير أول لمنتجات أمن البيانات في Securiti .

استمع إلى المحتوى

هذا المنشور متاح أيضاً باللغات التالية: English

يُعدّ تأمين البيانات الحساسة في الحوسبة السحابية ومعالجة ثغرات الرؤية فيها خطوةً حاسمةً للمؤسسات التي تسعى إلى الحدّ من المخاطر التي تواجه أعمالها، والامتثال للمتطلبات التنظيمية، والابتكار بأمان من خلال استخدام البيانات الآمنة والذكاء الاصطناعي. ومع تزايد تعقيد الحوسبة السحابية نتيجةً لتضخم البيانات وانتشار تقنيات الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، وتزايد الحوافز لاستخلاص رؤى البيانات لدعم الابتكار، تزداد أهمية هذه الخطوة للمؤسسات التي ترغب في تحقيق ميزة تنافسية والحفاظ عليها.

DSPM تُعد خطوة أولى حاسمة

تُعدّ خطوة تأمين البيانات السحابية الحساسة ضرورة أمنية أساسية للمؤسسات التي تسعى إلى تمكين الاستخدام الآمن للبيانات والذكاء الاصطناعي بطريقة قابلة للتوسع. والشركات التي تبدأ بتطبيق Data Security Posture Management ( DSPM ) تسير على الطريق الصحيح.

DSPM تمنح إمكانيات البيانات السحابية المؤسسات القدرة على اكتشاف البيانات غير المعروفة في السحابة، وتحديد مخاطر الأمن والخصوصية التي تهدد البيانات، واستخدام data lineage لرسم خريطة تدفق البيانات عبر المصادر المهيكلة وغير المهيكلة، وإدارة استحقاقات الوصول إلى البيانات.

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.

اقرأ التقرير
Securiti توبس DSPM التقييمات

لكن ماذا عن البيانات التي ليست موجودة في السحابة؟

كثير DSPM تركز الحلول حاليًا على حماية البيانات في بيئات الحوسبة السحابية (PaaS وIaaS)، لكنها لا تزال تُغفل ثغرات في البيانات والتكوين في الأنظمة المحلية وأنظمة SaaS ، ومستودعات البيانات، والبيانات المتداولة. توجد البيانات الحساسة في جميع أنظمة المؤسسة، وبتركيز الاهتمام حصريًا على بيانات السحابة، ستغفل حتمًا عن ثغرات بالغة الأهمية في نسبة هائلة من البيانات الحساسة التي قد لا تعلم بوجودها، مما يُعرّض المؤسسة لمخاطر مالية وسمعتها وقانونية.

DSPM

تحتاج المؤسسات إلى حل يمكن أن يتجاوز Data Security Posture Management في السحابة العامة فقط إلى بيئتهم الأوسع، بما في ذلك:

  • البيانات المحلية: تشير تقديرات غارتنر إلى أنه حتى عام 2027، ستظل 50% من تطبيقات المؤسسات الحيوية موجودة خارج السحابات العامة. ولا يمكن إهمال البيانات الحساسة داخل هذه الأنظمة، بل يجب تطبيق نفس مستوى الضوابط والحماية المطبقة في بيئات السحابة الأكثر قابلية للتوسع.
  • أنظمة البرمجيات كخدمة (SaaS): تستخدم معظم المؤسسات ما لا يقل عن 50 تطبيقًا من تطبيقات SaaS ، بما في ذلك برامج إدارة علاقات العملاء (CRM)، وأنظمة إدارة المحتوى (CMS)، وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وبرامج إدارة المشاريع، وغيرها. ويأتي كل نظام من هذه الأنظمة مزودًا بضوابط أمنية خاصة به. ومع ذلك، نادرًا ما تُصمم هذه الأنظمة للتواصل فيما بينها، ولا تتشارك السياسات أو الضوابط نفسها، مما يجعل تأمينها أمرًا بالغ الصعوبة.
  • بحيرات البيانات ومستودعاتها: تحتوي بحيرات البيانات ومستودعاتها على بيانات حساسة قد تأتي من مصادر متعددة - ويجب حمايتها من الجهات الخبيثة التي تعترض البيانات المتدفقة إليها، مما يؤدي إلى مخاطر أمنية.
  • البيانات في حركة مستمرة: يربط تدفق البيانات بين جميع هذه البيئات، بدءًا من مراكز البيانات المحلية وأنظمة البرمجيات كخدمة (SaaS) وبيئات مزودي خدمات الحوسبة السحابية (CSP) وغيرها. لا يكفي حماية البيانات في موقع واحد، ولكن تأمين البيانات المتغيرة باستمرار ليس بالأمر السهل. فمع انتقال البيانات من نظام إلى آخر، قد تتغير الضوابط والسياسات التي تحميها في أي لحظة. لذا، تحتاج المؤسسات إلى ضوابط أمنية متسقة عبر تدفق البيانات لحمايتها في كل بيئة وفي كل مرحلة.

افهم مخاطر بياناتك — في كل مكان

إن اتباع نهج شامل وعميق وقابل للتوسع بشكل كبير لأمن البيانات يمكّن فرق الأمن من فهم المخاطر التي تشكلها بياناتهم في بيئات مختلفة، ومن ثم اتخاذ الخطوات اللازمة لمعالجتها. في حين أن الأدوات المجزأة تجعل من الصعب على فرق الأمن حماية البيانات في كل مكان، فإن إنشاء مصدر مركزي وموحد لحقيقة البيانات لمؤسستك، والذي يدمج الخدمات السحابية الرئيسية، يوفر حلاً مثالياً. DSPM ستُمكّن العمليات المتعلقة ببيئة أمن البيانات الشاملة الفرق من:

  • اكتشف البيانات وفهرسها وحقق وحافظ على رؤية متسقة لها، بما في ذلك البيانات الموجودة في السحابات العامة والخاصة، والبيانات المحلية، وتطبيقات SaaS، والبيانات المتداولة - وحتى البيانات المظلمة والبيانات الموجودة في الأنظمة الظلية.
  • تحديد مخاطر البيانات في كل بيئة للتحقق بكفاءة من الضوابط عبر الأنظمة المتنوعة، وتحديد الأولويات بذكاء وتقليل المخاطر الناتجة عن سوء التكوين ، وإدارة الوصول إلى البيانات للحصول على أذونات أقوى، وتأمين تدفقات البيانات، وفرض متطلبات الامتثال، والاستجابة لانتهاكات البيانات على الفور.
  • الإبلاغ الفعال عن مخاطر البيانات: إن الفهم الشامل لمخاطر البيانات ضروري للغاية للإبلاغ عن أنواع ومستويات مختلفة من المخاطر داخل المؤسسة - والالتزام بالعديد من المتطلبات التنظيمية للامتثال.
  • حماية البيانات في كل مكان: فرق الأمن لديها الكثير من المهام، بدءًا من تحديد مستويات المخاطر، وتحديد أولويات ثغرات التكوين الخاطئ ، وتنفيذ ضوابط أمنية مناسبة، وإنشاء وصول بأقل امتيازات، والاستجابة لحوادث الاختراق - والطريقة الوحيدة لتأمين البيانات الحساسة في كل مكان، اليوم وفي المستقبل، هي إنشاء ضوابط أمنية متسقة وتوسيع نطاقها عبر جميع بيئاتك.

تأمين البيانات في جميع أنحاء المؤسسة باستخدام منصة قيادة موحدة للذكاء الاصطناعي للبيانات

البيانات الحساسة موجودة في كل مكان. تحتاج الشركات إلى حل شامل لحماية بياناتها في كل مكان، حل يدمج بين... DSPM حلول ضمن المشهد الأمني ​​الأوسع. Securiti يشمل نهجها أفضل الممارسات في فئتها DSPM مع توفير منصة قيادة مركزية للذكاء الاصطناعي للبيانات في متناول يديك لضمان تغطية شاملة لأنظمة البيانات في كل بيئة. يتيح ذلك قابلية توسع فائقة لجميع أنواع البيانات في مئات الأنظمة المحتملة، مما يمكّن الشركات من حماية جميع بياناتها برؤية شاملة وموحدة.

يُعدّ هذا الحل الأمثل لضمان استدامة البيانات في عالم يتطور فيه حجم البيانات بوتيرة متسارعة، حيث بات اتخاذ قرارات ذكية بشأن البيانات ضرورة ملحة للارتقاء إلى القمة. كيف تقارن مؤسستك بغيرها فيما يتعلق بحماية البيانات في كل مكان، حتى خارج نطاق الحوسبة السحابية العامة؟ اطلع على ورقتنا البحثية حول توسيع نطاق الحماية. DSPM إلى بيئتك الأوسع لتأمين البيانات في كل مكان.

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
DSPM في مجال الذكاء الاصطناعي: توسيع نطاق وضع البيانات ليشمل المطالبات، وخطوط المعالجة، والوكلاء
تعلم كيف DSPM تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي المؤسسات على اكتشاف البيانات الحساسة، وتقييم مدى تعرضها للخطر، وإدارة الوصول إليها، والحد من المخاطر، وتأمين البيانات قبل أن تتمكن أنظمة ووكلاء الذكاء الاصطناعي من الوصول إليها...
DSPM مقارنة بين منع فقدان البيانات: شرح الاختلافات الرئيسية في أمن البيانات عرض المزيد
DSPM مقارنة بين منع فقدان البيانات: شرح الاختلافات الرئيسية في أمن البيانات
يقارن DSPM مقارنة DLP لفهم كيف تختلف في اكتشاف البيانات وتصنيفها ومراقبتها ومنعها والحد من المخاطر وحماية بيانات المؤسسة الحساسة.
ما هو
جديد