أفضل 5 DSPM حالات استخدام لتحقيق أمن البيانات الأمثل

1. اكتشاف أصول البيانات

يُعد اكتشاف أصول البيانات أمرًا بالغ الأهمية لضمان تحديد وحصر جميع أنظمة البيانات في بيئة بيانات المؤسسة. DSPM توفر الحلول محركًا شاملاً لاكتشاف أصول البيانات. فهي تُمكّن الفرق من فحص بيئة الحوسبة السحابية بأكملها لتحديد أصول البيانات وفهرستها بشكل صحيح.

على سبيل المثال، يمكن للحل تحديد أصول البيانات المخفية بكفاءة، مثل قواعد البيانات غير المُدارة التي تعمل على خوادم الحوسبة. وبالمثل، يمكنه البحث عن أصول البيانات غير المُكتشفة، وهي مخازن بيانات منسية، أي غير معروفة لفرق تكنولوجيا المعلومات.

2. تصنيف البيانات الحساسة

ولحماية البيانات بشكل كافٍ، من الضروري الحصول على رؤية كاملة للبيانات الحساسة، ومكان وجودها، وما إذا كانت تحتاج إلى تدابير أمنية إضافية. DSPM يمكن للحلول أن تساعد المؤسسات على تحقيق هذه الرؤية من خلال تصنيف البيانات بشكل فعال.

من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية، DSPM يمكن اكتشاف البيانات وتصنيفها وفقًا لمستوى حساسيتها. ومن بين الجوانب الرئيسية العديدة، DSPM يمكن أن يساعد في تحديد عناصر البيانات المختلفة عبر تنسيقات البيانات المختلفة.

يمكن للمؤسسات أيضاً اختيار وضع سياسات تصنيف مخصصة، مصممة خصيصاً لتلبية احتياجاتها أو مستوى تقبّلها للمخاطر. وبفضل السياق العملي المحيط ببياناتها، مثل بيانات التعريف الخاصة بالخصوصية أو الأمان والمتطلبات التنظيمية، تستطيع المؤسسات الوفاء بالتزاماتها المتعلقة بالبيانات بفعالية .

3. معالجة حالات سوء التكوين

في مجال أمن الحوسبة السحابية ، من المعروف أن سوء تهيئة أصول البيانات قد يؤدي إلى تهديدات أمنية. في الواقع، تُشير الدراسات إلى أن سوء التهيئة يُعد من بين الأسباب الرئيسية لاختراقات البيانات السحابية. لذا، يُعدّ حلّ أخطاء التهيئة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على وضع أمني قوي للبيانات.

من خلال الجمع بين قدرات تصنيف البيانات وقواعد وضع أمان البيانات، يمكن لحلول إدارة أمن البيانات (DPSM) مساعدة المؤسسات في حل مشكلة أصول البيانات التي تم تكوينها بشكل خاطئ. DSPM تساعد الحلول المؤسسات على تركيز جهودها على أصول البيانات التي تحتوي على بيانات حساسة فقط. وهذا بدوره يمكّن فرق الأمن من تحديد أولويات مخاطر سوء التكوين وتجنب الإنذارات الكاذبة. يمكن للمؤسسات حل مشكلات سوء التكوين عن طريق تنبيه مالكي البيانات أو من خلال المعالجة التلقائية للانتهاكات الأمنية. يجب على الفرق تقييم تكوينات أنظمة البيانات باستمرار بحثًا عن الأخطاء وتعزيز إرشادات التكوين الخاصة بها من خلال دمج أفضل الممارسات والمعايير في هذا المجال.

4. منع الوصول غير المصرح به إلى البيانات

يتطلب منع تسريب البيانات والوصول غير المصرح به إليها فهمًا دقيقًا لأنواع البيانات، والمستخدمين، والأدوار، وصلاحيات الوصول، والمواقع، والأنشطة. وباستخدام هذه المعلومات، تستطيع فرق إدارة الوصول تعزيز الوصول إلى أهم بياناتها، وهي البيانات الحساسة.

DSPM تستفيد الحلول من ذكاء الوصول والحوكمة لتقديم رؤى بالغة الأهمية، مما يُمكّن من وضع سياسات وصول آمنة للبيانات. يوفر الحل رؤية شاملة للبيانات الحساسة، بالإضافة إلى تفاصيل حول مستخدمي البيانات، والصلاحيات، والأدوار، واستخدام الوصول. يساعد هذا المؤسسات على تعزيز صلاحيات وسياسات الوصول، بحيث يقتصر الوصول على المستخدمين المصرح لهم فقط، وعلى البيانات المطلوبة فقط.

أكثر متانة DSPM قد يسمح هذا الحل للمؤسسات بدمج الوصول إلى المعلومات التنظيمية، مما يضمن اتباع عمليات نقل البيانات لقواعد النقل عبر الحدود. DSPM تعمل الحلول بشكل أكبر على تعزيز مبدأ الوصول بأقل قدر من الامتيازات من خلال عزل المستخدمين غير النشطين والمستخدمين ذوي الامتيازات المفرطة.

5. دورة حياة البيانات الآمنة

تنتقل البيانات باستمرار بين الأنظمة أو التطبيقات في بيئات البث المباشر. ويُشكّل هذا التدفق المستمر للبيانات على نطاق واسع تحديات ومخاطر عديدة لإدارة الوضع الأمني ​​للمؤسسات. فعلى سبيل المثال، قد تُنقل مئات البيانات الحساسة في مواضيع البث المباشر إلى مستخدمين غير مصرح لهم إذا لم تُصنّف وتُدار بشكل صحيح.

DSPM تساعد الحلول المؤسسات على تتبع أنشطة معالجة البيانات عبر data mapping وافهم data lineage يمكن لفرق البيانات تحليل مسار البيانات لفهم كيفية انتقالها بين الأنظمة المختلفة، وتكرارها، وتغييرها، وتحويلها بمرور الوقت. وباستخدام هذه المعلومات القيّمة، تستطيع المؤسسات تحديد مدى اتساق ضوابط الأمن والخصوصية وإدارة الوصول في جميع بيئات البث المباشر.

التفكير خارج الصندوق DSPM ينبغي على مسؤولي أمن المعلومات توسيع نطاق البحث.

على مستوى المؤسسة، DSPM هذا غيض من فيض. بينما DSPM يُعدّ الأمن السيبراني أمرًا بالغ الأهمية لحماية البيانات في جميع أنحاء بيئة المؤسسة، ولذا يجب على المؤسسات الملتزمة حقًا بتعزيز أمنها السيبراني تبني نهج أوسع وأكثر تطورًا. ولتوسيع نطاق الأمن السيبراني، يجب على مسؤولي أمن المعلومات مراعاة ما يلي:

1. تقليل البيانات الزائدة والقديمة والتافهة (ROT)

البيانات الزائدة والقديمة وغير المهمة (ROT) هي أي معلومة قد تستمر المؤسسة في الاحتفاظ بها بعد أن تكون قد أدت غرضها أو فقدت قيمتها التشغيلية. ويحمل تراكم هذه البيانات مخاطر جسيمة. فعلى سبيل المثال، إذا احتوت هذه البيانات على معلومات حساسة مع افتقارها لضوابط أمنية مناسبة، فقد تُشكل مخاطر أمنية خطيرة. كما قد تتعرض الامتثالات للخطر إذا تم الاحتفاظ بهذه البيانات لفترة تتجاوز المتطلبات التنظيمية. وبالمثل، قد تتأثر القيمة التشغيلية للمؤسسة وإدارة بياناتها سلبًا إذا استمرت في تراكم كميات كبيرة من البيانات.

يجب على مسؤولي أمن المعلومات اكتشاف بيانات ROT وتقليلها لتقليل مساحة الهجوم. DSPM يمكن أن تلعب دورًا حاسمًا في المساعدة على اكتشاف البيانات الزائدة والقديمة وغير المهمة في جميع أنحاء بيئة بيانات المؤسسة. عند اكتشافها، يمكن للمؤسسات تقليل حجم هذه البيانات من خلال إجراءات تصحيحية مثل حذف البيانات أو تفويضها إلى شخصٍ أكثر قدرة على تحديد ما إذا كانت البيانات بحاجة إلى الحذف أم لا. كما يمكن للفرق عزل البيانات مؤقتًا إلى حين اتخاذ مسؤول البيانات قرارًا بشأن إجراءات تصحيحية إضافية.

2. تفعيل AI Security & Governance

أظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) قدراتٍ مذهلة في السنوات الأخيرة. لم يقتصر تأثيره على إحداث تحول جذري في المؤسسات فحسب، بل أصبح ضرورةً ملحة. مع ذلك، تنطوي هذه التقنية التحويلية على عدد من المخاطر والتحديات المحتملة. فعلى سبيل المثال، تتجه دولٌ عديدة نحو وضع قوانين لحماية الذكاء الاصطناعي لضمان تطويره بشكلٍ مسؤول. ويُعدّ مواكبة هذا الكم المتزايد من القوانين العالمية خطوةً ضرورية، وإن كانت معقدة. كذلك، جلب الذكاء الاصطناعي معه مخاطر غير مسبوقة، مثل التسمم بالذكاء الاصطناعي، والحقن الفوري، وسرقة نماذج الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال لا الحصر.

يجب على مسؤولي أمن المعلومات السعي لبناء إطار عمل قوي لأمن وحوكمة الذكاء الاصطناعي، وذلك لوضع ضوابط مناسبة وتمكين التبني الآمن لتقنيات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمسؤولي أمن المعلومات البدء بنشر الوعي حول وظائف أنظمة إدارة التعلم، وسلوكها، ونقاط ضعفها وقوتها، والمخاطر المحتملة. كما ينبغي وضع سياسات تفصيلية لتعزيز الوعي والحد من استخدام الذكاء الاصطناعي غير المصرح به في جميع أنحاء المؤسسة. ويجب الاستفادة من الأطر المعتمدة، مثل إطار عمل غارتنر لإدارة الثقة والمخاطر والأمن في مجال الذكاء الاصطناعي (AI TRiSM)، عند تطوير تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي.

3. إدارة Data Privacy

احترام حقوق الناس data privacy تتطلب حقوق الخصوصية فهمًا كاملًا للبيانات الشخصية والحساسة، فضلًا عن الهويات الفردية. إلا أنه نتيجة لتزايد حجم البيانات، أصبحت الآن موزعة على أنظمة ومناطق جغرافية مختلفة. وهذا ما يُصعّب على فرق البيانات ربط كل عنصر من عناصر البيانات باللوائح العالمية المتداخلة أو تقييم مخاطر الخصوصية.

بعض المتقدمين DSPM تساعد الحلول في تبسيط دورة الحياة الكاملة data privacy العمليات. من خلال الاستفادة من البيانات السياقية، والذكاء الاصطناعي، والضوابط الآلية، يمكن للمؤسسات تبسيط تقييمات مخاطر الخصوصية، وإدارة حقوق أصحاب البيانات، consent management إدارة إشعارات الخصوصية، والامتثال العالمي.

4. تحليل تأثير الاختراق وأتمتة الإشعارات

يُعدّ التعامل الفعال مع آثار اختراقات البيانات والاستجابة لها أمرًا بالغ الأهمية في حال وقوع حوادث إلكترونية، مثل اختراق البيانات أو انتهاكها. ففي غياب نظام بالغ الأهمية كهذا، قد تواجه المؤسسة عقوبات قانونية وخسائر مالية وتشويهًا لسمعتها. لذا، من الضروري أن تتعامل المؤسسات مع الاختراقات فور علمها بها وأن تستجيب لها بكفاءة، لا سيما فيما يتعلق بالإبلاغ عن الاختراقات.

كيف Securiti DSPM يمكن المساعدة

وفقًا لتقرير دورة الترويج (Hype Cycle™) الصادر عن شركة غارتنر، data security posture management لا تزال في مراحلها الجنينية أو التحولية. لذا، لم يتم استكشاف إمكاناتها بالكامل بعد، ومن المتوقع إضافة بعض القدرات الجديدة.

صُنّف في المرتبة الأولى من قبل GigaOm Radar و Gartner Customer Choice، Securiti DSPM يُمكّن هذا الحل، المدمج في مركز قيادة البيانات والذكاء الاصطناعي الأوسع، المؤسسات من تأمين بياناتها وذكائها الاصطناعي في كل مكان.

يمكن للمؤسسات الاستفادة Securiti DSPM ل:

• اكتشف أصول البيانات السحابية الأصلية، والبيانات المخفية، والبيانات غير المستخدمة عبر أكثر من 200 موصل وواجهة برمجة تطبيقات.
• تصنيف البيانات بدقة وكفاءة متزايدة وعلى نطاق واسع.
• تجاوز التصنيف التقليدي من خلال وضع علامات دقيقة على البيانات، ووضع علامات عليها، وإثراء البيانات الوصفية.
• توفير رؤى حول بيانات ROT مع خيار التخفيف منها عبر إجراءات الحذف أو التفويض أو الحجر الصحي.
• استخدم أكثر من 700 قاعدة محددة مسبقًا لتحديد وحل حالات سوء التكوين.
• فرض ضوابط الوصول الأقل امتيازاً، مما يعزز نموذج أمن البيانات القائم على انعدام الثقة.
• إخفاء البيانات الحساسة ديناميكيًا عبر عمليات النشر واسعة النطاق.
• أتمتة data privacy العمليات.
• تأمين دورة حياة البيانات بالكامل، بما في ذلك البيانات المتداولة .
• احصل على شفافية كاملة فيما يتعلق بأنظمة الذكاء الاصطناعي والمخاطر وأنشطة المعالجة والامتثال التنظيمي للذكاء الاصطناعي.
• تبسيط عملية الإبلاغ عن الاختراقات باستخدام نظام الإبلاغ عن الاختراقات الآلي.
• توسيع سهل DSPM لتوحيد ضوابط أمن البيانات والخصوصية والامتثال والحوكمة باستخدام منصة واحدة.

هل ترغب بمعرفة المزيد؟ اطلب عرضًا توضيحيًا الآن.