تأمين جواهرك الثمينة مع Data Security Posture Management ( DSPM )

مرحباً بكم في عصر البيانات الهائل. تظهر شركات جديدة مهووسة بالبيانات، بينما تكافح الشركات القائمة لمواجهة أي تغييرات جذرية في بيئة الأعمال. تُراكم الشركات كميات هائلة من البيانات في الحوسبة السحابية، والتي تُشغّل تطبيقات فائقة التوسع مصممة خصيصاً للحوسبة السحابية، مدعومة بتقنيات متطورة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي . الفائزون في هذا العصر هم الشركات التي تستغل قوة البيانات مع إدارة مخاطرها بفعالية.

الحاجة إلى Data Security Posture Management

لسوء الحظ، تفتقر حلول أمن الحوسبة السحابية، بدءًا من إدارة وضع أمن الحوسبة السحابية ( CSPM ) وصولًا إلى منصات حماية أحمال العمل السحابية ( CWPP )، إلى فهم بيانات مؤسستك. وبصفتك مسؤولًا عن أمن البيانات، يسعى فريقك جاهدًا لإيجاد إجابات لعدة أسئلة ملحة:

• ما هي أصول البيانات التي تمتلكها؟
• ما هي البيانات الحساسة التي يجب عليك حمايتها؟
• كيف تمنع الوصول غير المصرح به إلى البيانات؟
• كيف يمكنك تحديد أولويات إصلاح أنظمة البيانات ذات التكوين الخاطئ؟
• كيف تضمنون اتساق ضوابط الأمن والخصوصية عبر تدفقات البيانات؟

Data Security Posture Management ( DSPM ) هي تقنية ناشئة تساعد المؤسسات على معالجة هذه المشكلات باستخدام نهج أمن وخصوصية سحابي يركز على البيانات.

العناصر الفنية لـ DSPM برنامج

لتعلم شيء عملي data security posture management بالنسبة لنهج مؤسستك، ضع في اعتبارك إطار عمل يتضمن خمسة عناصر أساسية: البيانات، والهوية، والتكوين، والأفراد، والتدفق.

دعونا نستكشف المعلومات التي تحتاجها حول هذه العناصر لتنفيذ نظام قوي data security posture management برنامج.

اكتشف جميع أصول البيانات وقم بفهرستها

تتمثل الخطوة الأولى في إدارة وضع أمن البيانات في اكتشاف جميع أصول البيانات عبر مختلف البيئات. ورغم أن مزود الخدمة السحابية قد يوفر رؤية أساسية لأصول البيانات السحابية المُدارة، إلا أنه من الصعب تحديد جميع الأصول، لا سيما أصول البيانات الخفية وغير المُدارة التي قد تكون غير معروفة لفرق تكنولوجيا المعلومات لديكم. عادةً ما تُنشأ هذه الأصول بمرور الوقت أثناء مشاريع نقل البيانات إلى السحابة، حيث تستخدم المؤسسات قواعد بيانات مفتوحة المصدر أو قواعد بيانات مؤسسية على الحوسبة السحابية، أو عندما تُنشئ الفرق نسخًا من أصول البيانات لأغراض النسخ الاحتياطي والمشاريع التجريبية.

بينما DSPM تُتيح الحلول اكتشاف الأصول في السحابة العامة، ولكنّ اتباع نهج أكثر شمولية ضروري لبناء جرد شامل لأصول البيانات عبر جميع السحابات العامة والخاصة وتطبيقات SaaS . ومع تبنّي المطورين لمنهجية DevOps واستخدامهم للأتمتة لنشر بنية التطبيقات بسرعة، يصبح مواكبة نمو أصول البيانات أمرًا بالغ الأهمية.

يكسب Sensitive Data Intelligence

كما تُقيّم شركات التأمين البضائع التي تُغطيها، يجب على الشركات أيضًا فهم حساسية البيانات التي تحتفظ بها لتخطيط برامج أمن البيانات وخصوصيتها وحوكمتها . ومع ذلك، ونظرًا لاحتفاظ المؤسسات ببيانات ضخمة (بيتابايت) بتنسيقات مُهيكلة وشبه مُهيكلة وغير مُهيكلة عبر مختلف منصات الحوسبة السحابية وتقنيات البيانات، فقد كان تصنيف البيانات يُمثل تحديًا تقليديًا بسبب مشاكل قابلية التوسع والاتساق وظهور نتائج إيجابية خاطئة. ولكن مع التطورات في تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية، بات بإمكان المؤسسات الآن تصنيف البيانات الحساسة بدقة عالية وعلى نطاق واسع.

إلى جانب تصنيف البيانات بما يتماشى مع سياسات العمل واللوائح الخاصة بالقطاع، تحتاج المؤسسات أيضًا إلى بيانات وصفية حول بياناتها، أي البيانات الوصفية، لتوجيه برامجها المختلفة. ويشمل ذلك فهمًا معمقًا للبيانات الوصفية المتعلقة بالأعمال، والجوانب التقنية، والأمن، والخصوصية، وذلك لتوجيه الفرق الداخلية في إدارة البيانات وتمكين المستخدمين من العثور على البيانات المناسبة للاستخدام التجاري.

إعطاء الأولوية لأخطاء تكوين البيانات

على الرغم من أن حلول إدارة وضع الحوسبة السحابية (CSPM) ضرورية للمؤسسة لفهم مخاطر وضعها السحابي بشكل عام، إلا أن تطبيقها عمليًا صعب نظرًا لما تسببه من إرهاق بسبب كثرة التنبيهات وظهور نتائج إيجابية خاطئة. ما الذي يميز... DSPM تكمن ميزة إدارة أداء أمن المعلومات (CSPM) في قدرة النظام على ربط معلومات سوء تكوين النظام بعلامات وتصنيفات البيانات. ومن خلال التخلص من الإنذارات الكاذبة وتقليل عدد التنبيهات التي تحتاج فرق الأمن إلى مراجعتها، تستطيع المؤسسات توسيع نطاق جهودها الأمنية لتحسين وضع تكوين أصول البيانات التي تحتوي على معلومات حساسة.

إدارة الوصول إلى البيانات حسب الهويات

تعتمد بنية "انعدام الثقة" على مبدأ أقل الامتيازات، حيث يُمنح المستخدمون صلاحية الوصول إلى البيانات التي يحتاجونها فقط. مع ذلك، يكاد يكون من المستحيل تحقيق هذا التحكم الدقيق دون أتمتة وفهم دقيق لتصنيف البيانات. ولضمان Data Access Governance إلى البيانات، تحتاج المؤسسات إلى تحديد مستويات الوصول الممنوحة لكل مستخدم، والتأكد من توافق هذه الصلاحيات مع الاستخدام الفعلي للبيانات. ومن خلال تقييم الفرق بين الوصول المسموح به والاستخدام الفعلي، تستطيع المؤسسات ضبط صلاحيات الوصول إلى البيانات بدقة لتحسين ضوابط الوصول. لكن تطبيق ضوابط البيانات يتجاوز مجرد منح أو رفض الوصول إليها.

ينبغي أن يُمكّن النهج الأكثر فعالية المؤسسات من إخفاء عناصر البيانات الحساسة مع إتاحة وصول المستخدمين إلى مجموعات البيانات المتبقية. وهذا يُمكّن المؤسسات من تطبيق مشاركة البيانات بشكل آمن ودفع مشاريع خلق القيمة. إنه الوضع الأمثل. DSPM يساعد في تحقيق هذا الهدف من خلال تنظيم ضوابط الوصول إلى البيانات المستهدفة والدقيقة للغاية بناءً على سمات مثل دور الهوية، والموقع، وحساسية البيانات، واللوائح، والإقامة، وغير ذلك.

تكريم الشعب Data Privacy

مفتاح تفعيل قدرات الناس data privacy يتطلب الأمر من المؤسسات تحديد البيانات الحساسة والشخصية للأفراد المخزنة لديها. ومع ذلك، تدرك معظم المؤسسات أن البيانات غالباً ما تكون متناثرة عبر أنظمة سحابية وأنظمة بيانات متعددة، مما يجعل ربط البيانات بهوية الفرد أمراً بالغ الصعوبة.

يُعدّ اكتشاف بيانات الأفراد فورًا باستخدام " People Data Graph data security posture management ^™) عنصرًا أساسيًا في حلول إدارة وضع أمن البيانات . تُمكّن هذه الأتمتة المؤسسات من تفعيل عمليات الخصوصية المختلفة، بدءًا من مراقبة موافقة البيانات وعمليات نقلها عبر الحدود، وصولًا إلى أتمتة طلبات أصحاب البيانات، breach impact analysis ، وإخطارات الأفراد.

ضمان اتساق ضوابط البيانات عبر جميع التدفقات

تتدفق البيانات بشكل ديناميكي عبر شركتك، مما يجعل data security posture management يمثل هذا تحديًا للمنظمات. ولمعالجة هذا التحدي، يجب على المنظمات رسم خرائط لأنشطة معالجة البيانات وفهمها. data lineage يساعد هذا في تصور كيفية انتقال البيانات بين الأنظمة، وتتبع البيانات المكررة، ورصد تحولات البيانات عبر الملفات والجداول. ومن خلال إتقان هذه العملية، تستطيع المؤسسات تقييم ما إذا كانت ضوابط الأمان والخصوصية تُطبق بشكل متسق عبر تدفقات البيانات.

تستفيد التطبيقات الحديثة أيضاً من تقنيات تدفق البيانات مثل Kafka و Amazon تستخدم كينيسيس تقنية الاستماع إلى البيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات مدروسة. ويُعدّ تأمين تدفقات البيانات هذه أمرًا بالغ الأهمية لمنع انتشار البيانات الحساسة إلى مستخدميها. ويُعدّ تطبيق ضوابط الوصول على مستوى موضوعات البث وإخفاء البيانات الحساسة أمرًا ضروريًا لتحقيق الأهداف المرجوة. data privacy والالتزامات الأمنية.

بناء Data Command Center مع مدمج DSPM

بينما DSPM يتمتع البرنامج بالعديد من الفوائد، وقد بدأت الشركات تكتشف ذلك مبكراً. DSPM غالباً ما تكون الأساليب التي تركز فقط على الحوسبة السحابية العامة غير كافية. إضافةً إلى ذلك، فإن العديد من هذه الحلول، التي تعتمد في كثير من الأحيان على مطابقة الأنماط البسيطة لتصنيف البيانات، تعاني من نتائج إيجابية خاطئة، كما أنها معزولة للغاية، مما يعيق أمن بيانات المؤسسة بشكل عام، ويؤثر سلباً على الضوابط الموحدة للبيانات.

في المقابل، Securiti 's Data Command Center يوفر نهجًا أكثر ثراءً لـ DSPM بفضل الرؤى السياقية الآنية التي تعزز وضع أمان البيانات المستمر عبر بيئات الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة، مع تصنيف بيانات أكثر دقة مدعوم بالذكاء الاصطناعي. Data Command Center كما يدعم وظائف منصة أمان البيانات (DSP). AI Governance وضوابط موحدة لـ Data Privacy ، الحوكمة والامتثال.

يُمكّن Data Command Center من Securiti شركات Fortune 1000 من حماية بياناتها في كل مكان ، بما في ذلك السحابات العامة المتعددة، وسحابات البيانات ، والأنظمة المحلية، وتطبيقات SaaS، وتدفقات البيانات. وقد حظيت Securiti بتقدير محللين مثل Gartner وForrester لريادتها وابتكارها في مجال أمن البيانات وإدارة الخصوصية.