هنا، يلعب تصنيف البيانات دورًا حاسمًا في تعزيز الوعي بالبيانات الحساسة في جميع أنحاء بيئة بيانات الشركات.
تابع القراءة لمعرفة المزيد عن الدور المحوري لتصنيف البيانات في تعزيز... DSPM .
لماذا يُعد تصنيف البيانات أمرًا أساسيًا في DSPM
DSPM كما هو موضح بالتفصيل في مدونتنا " ما هو DSPM "، فهو حلٌّ يركز على البيانات، ويُقدّم صورة شاملة لبيئة بياناتك، ويُقيّم الوضع الأمني بحثًا عن المخاطر، ويُؤتمت عمليات المعالجة. ويُوفّر نهجًا استباقيًا لحماية البيانات، مما يُساهم بشكل كبير في تأمين البيانات الحساسة عبر بيئات الحوسبة السحابية الهجينة والمتعددة .
مع تزايد عدد التحديات التي تواجهها المؤسسات اليوم، مثل تعقيد الحوسبة السحابية المتعددة، وانتشار البيانات، والبيانات غير الرسمية ، ونقص الشفافية في الوصول إلى البيانات الحساسة، DSPM يُعدّ ذلك شرطًا أساسيًا للتغلب عليها. ومع ذلك، DSPM لا تكتمل رؤية البيانات بحد ذاتها دون محرك تصنيف بيانات قوي ودقيق. وهناك عدة أسباب تجعل رؤية البيانات، كما توفرها... DSPM ، لا يكفي بمفرده لحماية البيانات بكفاءة.
DSPM يمكن دمج الحلول بسلاسة مع مجموعة واسعة من بحيرات البيانات ومستودعات البيانات أو مستودعات البيانات السحابية للكشف عن البيانات الحساسة، مثل المعلومات الشخصية. ومع ذلك، بدون أي سياق للبيانات، قد تفشل فرق الأمن في تحديد نوع البيانات بدقة وحمايتها بفعالية.
على سبيل المثال، قد تمثل سلسلة الأرقام في جدول البيانات أي شيء، بدءًا من رقم هاتف موظف وصولًا إلى رقم الضمان الاجتماعي لعميل. ويمكن أن يؤدي غياب سياق البيانات إلى إعاقة قدرة فريق الأمن على تحديد البيانات الحساسة بدقة، أو وضع سياسات أمنية فعالة، أو تنفيذ إجراءات تصحيحية.
وبالمثل، يُعدّ سياق البيانات المتعلق بالاختصاص القضائي بالغ الأهمية في تلبية متطلبات الامتثال. فعلى سبيل المثال، تفرض قوانين حماية البيانات متطلبات مختلفة على أصحاب الأعمال فيما يخص إدارة البيانات وأمنها، بما في ذلك متطلبات الإبلاغ في حال حدوث خرق. ولذلك، يجب أن يكون لدى المؤسسات فهم واضح لعناصر البيانات ، ولمن تعود ملكيتها، وقوانين الإبلاغ السارية. ويمكن للإبلاغ عن الخروقات في الوقت المناسب وبدقة أن يمنع كلاً من التبعات القانونية والأضرار التي تلحق بالسمعة.
وبالمثل، تختلف قوانين سيادة البيانات وتوطينها بين مختلف المناطق القضائية. لذا، يتعين على المؤسسات توخي الحذر الشديد عند نقل البيانات إلى مناطق قضائية أخرى، نظرًا للمتطلبات الصارمة لنقل البيانات عبر الحدود. وهنا، يُمكن لتصنيف البيانات أن يُساعد في فهم البيانات الخاضعة لقوانين توطين البيانات أو قوانين نقل البيانات عبر الحدود، وذلك من خلال تصنيفها بناءً على الموقع ونوع البيانات واللوائح المعمول بها. وباستخدام تصنيفات إضافية، يُمكن لفرق حماية البيانات تطبيق سياسات محددة تُنبه إلى عمليات نقل البيانات غير المصرح بها.
كيف يؤثر تصنيف البيانات على العمليات الأساسية DSPM القدرات
دعونا نلقي نظرة فاحصة على كيفية مساهمة تصنيف البيانات في بعض القدرات الأساسية لـ DSPM .
تحديد أولويات المخاطر
تحتوي المؤسسات على أنواع مختلفة من البيانات. بعض مجموعات البيانات تتضمن معلومات بسيطة، وبالتالي تُصنف كبيانات عامة. أما مجموعات البيانات التي تحتوي على معلومات الملكية الفكرية، فتُصنف كبيانات حساسة لأنها تشمل أسرارًا تجارية وبراءات اختراع ومعلومات سرية أخرى. يساعد تصنيف البيانات في DSPM للتمييز بين مجموعة بيانات عامة تحتوي على عرض تسويقي بسيط وبيانات مالية غير مشفرة في حاوية بيانات مكشوفة. يساعد هذا الفرز الفرق في تقييم المخاطر وبالتالي تحديد أولويات الأصول عالية المخاطر.
تطبيق السياسات
تتمثل إحدى الوظائف الرئيسية لمديري حماية البيانات في تطبيق سياسات فعّالة تتعلق بأمن البيانات وحوكمتها وخصوصيتها والامتثال لها. ومن خلال تصنيف كل عنصر من عناصر البيانات بعلامات دقيقة، مثل "معلومات شخصية حساسة" أو "معلومات صحية محمية" أو "معلومات سرية"، تستطيع المؤسسات ضمان تطبيق تدابير فعّالة لمواجهة مخاطر الأمن والامتثال. وبناءً على هذه السياسة، DSPM يمكن للمنصة تفعيل الضوابط المناسبة وفقًا لذلك، مثل التشفير والحجر الصحي والإخفاء وما إلى ذلك.
تطبيق ضوابط الوصول
يلعب تصنيف البيانات دورًا حاسمًا في التمكين DSPM تتميز هذه المنصة بقدرات ذكاء وضوابط الوصول إلى البيانات. تُمكّن خاصية التصنيف فرق الوصول من تخصيص سياسات وضوابط الوصول إلى مجموعات البيانات وفقًا لحساسيتها. على سبيل المثال، يمكن تقييد الوصول إلى المعلومات الشخصية الحساسة لمستخدمين أو أدوار محددة مُصرّح لهم بالوصول إليها. وبالمثل، يمكن تطبيق سياسات وصول آلية إما لإلغاء وصول المستخدم إلى البيانات الحساسة أو إخفائها لضمان مشاركتها بشكل آمن.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة
تكتسب تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد، مثل مساعدي الطيار الآلي، انتشارًا متزايدًا في قطاع التكنولوجيا. في الواقع، أفاد 70% من موظفي مايكروسوفت بزيادة إنتاجيتهم في برنامج الوصول المبكر لمساعد الطيار الآلي في مايكروسوفت 365. ونظرًا لقدرة هذه المساعدات التفاعلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على الوصول إلى الملفات والبيانات بشكل عشوائي في بيئة المؤسسة، فقد تُعرّض المعلومات الحساسة لمستخدمين غير مصرح لهم. يُمكن لتصنيف البيانات أن يُساعد المؤسسات على منع الوصول غير المقصود إلى البيانات الحساسة من خلال تصنيفها وحمايتها بدقة متناهية. وبفضل تصنيف البيانات الحساسة، تستطيع المؤسسات تطبيق سياسات وضوابط تُقيّد وصول مساعد الطيار الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى البيانات الحساسة.
أمثلة على DSPM الاستفادة من تصنيف البيانات
الحاجة إلى حديث DSPM يمكن فهم تصنيف البيانات المتكامل بشكل أفضل من خلال دراسة بعض الأمثلة الخاصة بالصناعة.
- أي مؤسسة رعاية صحية، مثل المستشفيات، تتعامل مع المعلومات الصحية الإلكترونية المحمية (ePHI) ملزمة بالامتثال لقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) . DSPM يمكن أن يساعد تصنيف البيانات المتكامل في تحديد بيانات المعلومات الصحية الإلكترونية المحمية (ePHI) عبر بيئة بيانات مؤسسة الرعاية الصحية وتصنيفها وفقًا لقانون HIPAA وقوانين الرعاية الصحية المماثلة للامتثال.
- جميع المعلومات المالية، مثل أرقام التعريف الشخصية أو أرقام بطاقات الائتمان أو تفاصيل الحساب المصرفي، محمية بموجب إطار عمل معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS) . DSPM يمكن أن تساعد هذه التقنية المؤسسات المالية في اكتشاف وتصنيف جميع البيانات المرتبطة بمعالجة المدفوعات. ومن خلال الاستفادة من هذه البيانات، تستطيع المؤسسات تطبيق ضوابط مناسبة لحماية البيانات الخاضعة لمعايير PCI DSS، مثل التشفير.
- وبالمثل، فإن الكيانات الحكومية مطالبة أيضاً بإدارة وحماية المعلومات الشخصية للمواطنين بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات ( GDPR ). DSPM يمكن للمنصات أن تساعد الجهات الحكومية على تصنيف المعلومات الشخصية بدقة وضمان الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).
يُقدّم حلّ DSPM من Securiti إمكانياتٍ فائقةً لاكتشاف البيانات وتصنيفها، مدعومةً بالذكاء الاصطناعي. تتكامل المنصة مع مجموعةٍ واسعةٍ من أنظمة البيانات والتطبيقات، لتكتشف البيانات الأصلية والبيانات المُخفية، سواءً كانت مُهيكلةً أو غير مُهيكلة. يستفيد مُحرّك التصنيف من خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية/التعلم الآلي المُتقدّمة، ومجموعةٍ غنيةٍ من المُصنّفات الجاهزة، لتصنيف وتسمية نطاقٍ واسعٍ من أنواع البيانات، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، المعلومات الشخصية الحساسة، والمعلومات الصحية الشخصية، والبيانات المالية، بالإضافة إلى البيانات غير المُهيكلة، مثل بيانات الصوت والفيديو.
هل أنت مستعد لرؤية قدرات Securiti في اكتشاف البيانات وتصنيفها عملياً؟ حدد موعداً لعرض توضيحي الآن.
