الإعلان عن Agent Commander - أول حل متكامل من Veeam + Securiti .ai تمكين توسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي الآمنين

منظر

جولة فيمون 2026 - البيانات والذكاء الاصطناعي يتلاقيان من أجل عصر الوكلاء

منظر

ما هو منع فقدان البيانات (DLP) وكيف يتم تطبيقه في مؤسستك؟

مؤلف

أنس بيج

مدير تسويق المنتجات في Securiti

نُشر في ٢٦ فبراير ٢٠٢٣ / تم التحديث في ٨ ديسمبر ٢٠٢٥

استمع إلى المحتوى

يُعدّ منع فقدان البيانات (DLP) استراتيجية لأمن البيانات تُمكّن من مراقبة سياسات حماية البيانات وإدارتها وتطبيقها لضمان أمن البيانات والامتثال لها. وباعتباره أحد المكونات الأساسية لاستراتيجية شاملة للأمن السيبراني، يُساعد منع فقدان البيانات غير المقصود، وتدميرها، وكشفها، وإساءة استخدامها.

في هذه المدونة، سنناقش بالتفصيل ما هو DLP، والدور الحاسم الذي يلعبه في مشهد حماية البيانات الأوسع، وأفضل الممارسات للاستفادة منه بشكل فعال لتعزيز أمن البيانات.

ما هو منع فقدان البيانات (DLP)؟

يُعدّ نظام منع فقدان البيانات (DLP) أداةً بالغة الأهمية في البنية التقنية لفريق الأمن السيبراني. فهو يحمي البيانات الحساسة من الوصول غير المصرح به، أو تسريب البيانات ، أو فقدانها، والتي قد تحدث لأسباب عديدة. على سبيل المثال، يُعدّ الخطأ البشري أحد أكثر الأسباب شيوعًا لكشف البيانات غير المقصود، والذي ينتج عادةً عن حوادث الأمن السيبراني مثل هجمات التصيّد الاحتيالي أو الهندسة الاجتماعية .

بحسب غارتنر ، فإن DLP هو "أداة تحكم تقنية مصممة لمنع فقدان البيانات من أجل الامتثال للوائح البيانات الشخصية، ومنع الكشف غير المقصود، وتقليل مخاطر المطلعين، وضمان عدم إمكانية الوصول المفرط إلى البيانات الحساسة".

يُصمم حل منع فقدان البيانات (DLP) النموذجي لتتبع البيانات وحمايتها في نقاط النهاية والشبكات عبر بيئات محلية. مع ذلك، تتجاوز حلول منع فقدان البيانات الحديثة الشبكات المحلية لتشمل حماية البيانات المنظمة وغير المنظمة في تخزين البيانات السحابية، بالإضافة إلى بيئات البرمجيات كخدمة (SaaS).

تشغيل الفيديو

لماذا يُعد منع فقدان البيانات أمراً مهماً؟

يُقلق الخوف من الاختراقات الأمنية الكبيرة القادمة 77% من مديري أمن المعلومات، ويُؤرقهم بشأن أمن وظائفهم. ومخاوفهم مُبررة، إذ بلغت تكلفة اختراق البيانات 4.44 مليون دولار أمريكي، وفقًا لتقرير شركة IBM بعنوان "تكلفة اختراق البيانات 2025" .

أصبحت حماية البيانات أكثر صعوبة بمرتين مما كانت عليه قبل عقد من الزمن. فبدايةً، تجاوز حجم البيانات بكثير بيئة التخزين المحلية التقليدية، إذ باتت موجودة الآن في أنظمة تخزين البيانات السحابية، وبحيرات البيانات، ومستودعات البيانات، وبيئات البرمجيات كخدمة (SaaS). وتشير الدراسات إلى أن 31% من المؤسسات حول العالم تستخدم أربع بنى تحتية سحابية أو أكثر لتلبية احتياجاتها التشغيلية.

يكمن الجانب المقلق في البنى التحتية السحابية في أنها غالباً ما تكون عرضة للاختراق تماماً مثل البيئات التقليدية الموجودة في مقر العمل. في الواقع، يكشف تقرير شركة IBM لعام 2024 أن 82% من اختراقات البيانات شملت تخزين البيانات السحابية.

وإذا لم يكن ذلك كافيًا، فقد أدى التوسع السريع في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو نماذج اللغة الضخمة، إلى ظهور مجموعة فريدة تمامًا من المخاطر والتحديات. فعلى سبيل المثال، نظرًا لأن نماذج اللغة الضخمة تتطلب كميات هائلة من البيانات للتدريب والضبط الدقيق، فقد أصبحت هدفًا رئيسيًا للمهاجمين الذين يسعون إلى استغلال نقاط الضعف مثل تسميم النماذج، وكشف البيانات الحساسة، والوصول غير المصرح به، وما إلى ذلك.

اطلع على الرسوم البيانية: أهم 10 مخاطر تواجه برامج الماجستير في القانون وفقًا لتصنيف OWASP

إلى جانب المخاطر والتحديات المذكورة أعلاه، غالبًا ما يكمن الضرر الحقيقي في نوع البيانات التي يطالها الاختراق. وتُعدّ المعلومات الشخصية (PII) على وجه الخصوص، أكثر أنواع البيانات قيمةً، وهي الأكثر استهدافًا في اختراقات البيانات. في الواقع، يستهدف 53% من جميع اختراقات البيانات المعلومات الشخصية للعملاء. ولا تقتصر أضرار اختراق المعلومات الشخصية على مجال أمن البيانات فحسب، بل تُعرّض المؤسسات لمخاطر جسيمة تتعلق بالامتثال.

صُممت أدوات منع فقدان البيانات لمعالجة مخاطر أمن البيانات التي تواجهها المؤسسات في جميع مراحل البيانات، أي أثناء التخزين، وأثناء الاستخدام، وأثناء النقل. توفر هذه الأدوات للمؤسسات رؤية شاملة لمواقع البيانات، وكيفية انتقالها بين نقاط النهاية أو الشبكات، وكيفية الوصول إليها. وبفضل سياسات وضوابط منع فقدان البيانات المناسبة، تستطيع المؤسسات منع اختراقات البيانات وبالتالي فقدانها بفعالية.

ما هي فوائد تقنية DLP؟

دعونا الآن نستكشف بعض الفوائد الهامة التي يمكن للمؤسسات جنيها من خلال تطبيق حلول منع فقدان البيانات.

تعزيز الوعي بالبيانات للفرق

يُعدّ امتلاك رؤية شاملة للبيانات خطوة أساسية لإدارة البيانات وحوكمتها وأمنها والامتثال لها بفعالية. تحتاج الفرق إلى معرفة مواقع بياناتها عبر نقاط النهاية، وكيفية انتقالها عبر الشبكات، وكيفية استخدام الوصول إليها. يوفر نظام منع فقدان البيانات (DLP) هذه الرؤية، مما يسمح للفرق بوضع سياسات فعّالة وتطبيق الضوابط المناسبة.

التصنيف الآلي للبيانات

يُعدّ تصنيف البيانات عنصرًا أساسيًا في استراتيجية أمن البيانات الشاملة. يُساعد برنامج أو حل منع فقدان البيانات (DLP) على أتمتة عملية تصنيف البيانات، وذلك بتصنيفها بناءً على عدة جوانب. على سبيل المثال، يُمكن تصنيف البيانات وفقًا لسياق استخدامها، كأن تكون لأغراض تجارية عامة، أو ملكية فكرية، أو للمعاملات المالية. والأهم من ذلك، يعتمد التصنيف على مستوى حساسية البيانات، وسياقها التنظيمي، وقيمتها التجارية.

تستخدم المؤسسات هذه المعلومات لفهم نوع البيانات التي تتعامل معها، وبالتالي تطبيق ضوابط فعالة لمنع الوصول غير المصرح به أو نقل البيانات.

الكشف عن تسريب البيانات ومنعه

تُمكّن تقنية منع تسريب البيانات (DLP) المؤسسات من تحديد ومنع تسريب البيانات الذي قد يؤدي إلى فقدانها أو إساءة استخدامها. كما تُساعد هذه التقنية في مراقبة تدفق البيانات إلى نقاط النهاية والشبكات، مما يسمح لفرق الأمن بتشفير البيانات أو منع نقلها غير المصرح به، مثل رسائل البريد الإلكتروني وعمليات النقل عبر USB، وغيرها.

ضمان الامتثال

تُلزم قوانين حماية البيانات، مثل قانون كاليفورنيا لحماية البيانات (CPRA) واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون ساربينز-أوكسلي (SOX Act ) وقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA)، الجهات المسؤولة عن معالجة البيانات، كالمؤسسات، بضمان وجود ضوابط مناسبة لمنع الوصول غير المصرح به إلى البيانات، وإتلافها، وإساءة استخدامها. وقد يؤدي عدم الامتثال لأي من هذه القوانين إلى غرامات تصل إلى مئات الآلاف من الدولارات.

تساعد تقنية منع فقدان البيانات (DLP) فرق الأمن والخصوصية في أي مؤسسة على ضمان حماية البيانات، بالإضافة إلى المعالجة المناسبة للبيانات وفقًا للمعايير العالمية. data privacy وقوانين الحماية. إن القدرة على تتبع جميع البيانات، ومراقبة تدفقها، وإعداد التقارير عنها، تساعد في تبسيط عمليات التدقيق والامتثال.

أنواع تقنيات منع فقدان البيانات

تتوفر أنواع مختلفة من حلول منع فقدان البيانات (DLP) لتناسب بيئات متنوعة. يركز كل حل على أسلوب مختلف، وذلك بحسب مكان تخزين البيانات أو نقلها. عادةً، تتوفر أدوات منع فقدان البيانات (DLP) للتطبيقات التالية.

منع فقدان البيانات للشبكات

تراقب حلول منع فقدان البيانات عبر الشبكة وتتحكم في حركة البيانات عبر الأنظمة الداخلية، بالإضافة إلى البيانات المتجهة إلى الشبكات الخارجية. ويتم تطبيق سياسات وضوابط لمنع نقل البيانات الحساسة إلى أنظمة غير مصرح لها، مثل عبر البريد الإلكتروني أو نقل الملفات، وما إلى ذلك.

منع فقدان البيانات لنقاط النهاية

يراقب نظام منع فقدان البيانات (DLP) للأجهزة الطرفية البيانات الموجودة على أجهزة المستخدمين المتصلة بالشبكة ويحميها. تُعد الأجهزة الطرفية الأكثر عرضةً لخطر فقدان البيانات الحساسة، نظرًا لأن معظم المستخدمين يتعاملون مع البيانات على محطات عملهم. يستطيع نظام DLP للأجهزة الطرفية منع نسخ الملفات أو لصقها أو نقلها، وبالتالي حماية البيانات الحساسة من الاختراق .

DLP للحوسبة السحابية

تتولى حلول منع فقدان البيانات السحابية تتبع وحماية البيانات الموجودة في بيئات سحابية، مثل تخزين البيانات السحابية، وبحيرات البيانات ، أو تطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS). ويتتبع هذا الحل عمليات نقل البيانات واستخدامها عبر موارد السحابة، مما يمنع الوصول غير المصرح به.

الأسباب الرئيسية لتسريب البيانات

قد يحدث فقدان البيانات أو تسريبها نتيجةً لعدة عوامل. على سبيل المثال، قد يؤدي هجوم برمجيات الفدية المعقد إلى فقدان البيانات. على أي حال، إليك بعض الأسباب الأكثر شيوعًا لفقدان البيانات التي يجب على المؤسسات معرفتها.

التصيد الاحتيالي أو الهندسة الاجتماعية

تستهدف هجمات التصيد الاحتيالي أو الهندسة الاجتماعية أضعف حلقة في منظومة الأمن السيبراني: العنصر البشري. فقلة الوعي بالأمن السيبراني أو الإهمال البسيط قد يكلف المؤسسات بياناتها القيّمة وسمعتها التجارية. في الواقع، لا يزال التصيد الاحتيالي من أكثر الهجمات شيوعًا وتكلفة، إذ يُكبّد المؤسسات خسائر تُقدّر بـ 4.8 مليون دولار أمريكي في المتوسط ​​لكل اختراق.

التهديدات الداخلية

يُعدّ التهديد الداخلي أحد أكثر أساليب الهجوم الإلكتروني شيوعًا التي تُصيب المؤسسات حول العالم سنويًا. ولتوضيح الأمر، فهو التهديد الإلكتروني الأكثر تكلفة، إذ يُكلّف الشركات ما متوسطه 4.9 مليون دولار أمريكي لكل اختراق. وقد تحدث هذه الهجمات نتيجة خطأ بسيط من موظف أو متعاقد أو أحد أصحاب المصلحة، أو بسبب نية خبيثة.

البرامج الضارة واختلالات إعدادات الأمان

هناك قائمة طويلة من الهجمات الإلكترونية التي يمكن للمهاجمين استخدامها لاختراق دفاعات المؤسسات الإلكترونية وسرقة بياناتها. وكما ذُكر سابقًا، كل ما يحتاجونه هو ثغرة صغيرة في الأمن السيبراني العام. على سبيل المثال، قد يتسبب برنامج الفدية في عجز الشركة عن الوصول إلى بياناتها. إذا لم يكن لدى المؤسسة أي نسخة احتياطية من هذه البيانات، فسيتعين عليها إما دفع الفدية لاستعادة البيانات أو فقدانها نهائيًا. وبالمثل، قد تؤدي الثغرات الأمنية، مثل سوء تكوين إعدادات أمان الحوسبة السحابية ، ككشف مساحات التخزين العامة، إلى تسريب البيانات الحساسة وفقدانها.

هجمات سلسلة التوريد

لا تزال المؤسسات التي تفتقر إلى ضوابط أمنية قوية لسلسلة التوريد عرضةً لفقدان البيانات الحساسة في حال تعرض مورديها الخارجيين لهجمات إلكترونية. وقد تتسبب ثغرة أمنية في شفرة البرمجيات أو اختراقها في تكبيد المؤسسة خسائر لا تقتصر على فقدان البيانات فحسب، بل تشمل أيضًا توقف العمليات. وفي عام 2024، توقعت شركة "سايبر سكيورتي فنتشر" أن تصل التكلفة السنوية العالمية لهجمات سلسلة التوريد إلى 138 مليار دولار بحلول عام 2031.

5 استراتيجيات وأفضل الممارسات للوقاية الفعالة من فقدان البيانات

لا يكفي مجرد تطبيق حلول منع فقدان البيانات (DLP) لحماية البيانات من التسريب أو الفقدان أو الكشف غير المقصود. في الواقع، تحتاج المؤسسات إلى مواصلة تحسين سياساتها وممارساتها المتعلقة بمنع فقدان البيانات لمواكبة التهديدات الأمنية المتطورة للبيانات والمتطلبات التنظيمية.

تحديد أساس قوي لسياسة منع فقدان البيانات

يجب على المؤسسات أولاً أن تكون على دراية تامة ببياناتها. اجعل ذلك نقطة انطلاق، وانطلق منه إلى صياغة سياسة منع فقدان البيانات (DLP) المتعلقة بالوصول إلى البيانات الحساسة. حدد من يمكنه الوصول إلى أي بيانات، وضع سياسات لنقل البيانات إلى الجهات المصرح لها وغير المصرح لها، وأنشئ سياسات تصحيحية عند حدوث أي انتهاك.

حدد بياناتك الأكثر قيمة

لصياغة إطار عمل قوي لسياسة منع فقدان البيانات، ابدأ بتحديد جميع بياناتك المنظمة وغير المنظمة. حدد نوع البيانات التي تجمعها مؤسستك، مثل المعلومات الصحية الشخصية، والبيانات المالية، وبيانات العملاء، أو بيانات الملكية الفكرية. صنّف البيانات بناءً على حساسيتها. سيتيح ذلك للفرق تحديد أولويات جهودها لحماية البيانات القيّمة للمؤسسة.

راقب من يصل إلى بياناتك

يُعدّ رصد الوصول إلى البيانات أحد الأحكام الأساسية للعديد من لوائح حماية البيانات الهامة، مثل قانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) ومعيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع ( PCI DSS ). فهو لا يساعد فقط في تتبع من قام بالوصول إلى البيانات، بل يُساعد أيضًا في تتبع كيفية الوصول إليها واستخدامها. توجد عدة طرق يمكن للمؤسسات من خلالها رصد الوصول إلى البيانات. على سبيل المثال، يمكن لفرق الأمن مراجعة سجلات الوصول للتحقق من عدد محاولات الوصول وعدد مرات تكرارها. كما يمكن للفرق تعزيز مبدأ أقل الامتيازات (PoLP) من خلال مراجعة عدد مرات الوصول إلى مجموعة بيانات معينة، وإلغاء صلاحيات المستخدمين أو الهويات التي لم تستخدمها لفترة طويلة.

تطبيق ضوابط أمان الوصول

تتضمن ضوابط الوصول مجموعة من الأدوات والتقنيات التي تُمكّن فرق الأمن من حصر الوصول على المستخدمين المصرح لهم فقط، أي الأشخاص القادرين على أداء مهامهم دون انقطاع. وتتراوح ضوابط الوصول بين البساطة، كإنشاء حسابات محمية بكلمة مرور أو اشتراط المصادقة متعددة العوامل، والتعقيد، كتقييد وصول مستخدمين أو أدوار وظيفية محددة، أو إخفاء البيانات ديناميكيًا لمنع المستخدمين غير المصرح لهم من الاطلاع على البيانات الحساسة.

تعظيم تأثير DLP

من الأهمية بمكان النظر إلى تقنية منع فقدان البيانات (DLP) ليس كحل مستقل، بل كجزء أساسي من إطار أمن البيانات الأوسع في أي مؤسسة. على سبيل المثال، دمج تقنية منع فقدان البيانات مع... data security posture management ( DSPM يمكن أن يُحسّن حل ) بشكل كبير من قدرات حل DLP. على سبيل المثال، DSPM يمكن أن يساهم هذا الحل في تقليل النتائج الإيجابية أو السلبية الخاطئة التي غالباً ما تغمر فرق الأمن، مما يجعلها غير قادرة على تحديد أولويات الأمن بشكل فعال.

تعرّف على المزيد حول : مخاطر منع فقدان البيانات القديمة

تعزيز حماية البيانات من خلال منع فقدان البيانات المستمر

يُعدّ فهم ماهية منع فقدان البيانات (DLP) وفوائده أمرًا بالغ الأهمية. ومع ذلك، فإن الأهم هو كيفية تطبيق المؤسسة له ضمن إطار أمن البيانات الأوسع نطاقًا، وكيفية تحسينه باستمرار. يجب على المؤسسات أن تتبنى واقع الحوسبة السحابية المتعددة، أو كيفية دمج التقنيات ذات الصلة مثل DSPM لتقليل الإرهاق الناتج عن كثرة التنبيهات والذي غالباً ما يرهق فرق الأمن، مما يؤثر على عملية اتخاذ القرارات وقدرتهم على منع اختراقات البيانات بشكل فعال.


الأسئلة الشائعة (FAQs)

يشير مصطلح DLP إلى منع فقدان البيانات، وهو إجراء أمني لحماية البيانات من سوء استخدامها أو إتلافها أو سرقتها. ويتم ذلك من خلال تصنيف البيانات. data mapping ، وإدارة السياسات، والمراقبة، وقدرات الاستجابة للحوادث.

يُعد DLP نهجًا تفاعليًا لأمن البيانات حيث أنه يمنع تسريب البيانات من خلال مراقبة البيانات المستخدمة أو المتداولة عبر نقاط النهاية أو الشبكات والتحكم فيها وحظرها. DSPM من ناحية أخرى، يمثل نهج أمن البيانات الاستباقي الذي يوفر رؤية للبيانات ويقدم ضوابط آلية على البيانات المنتشرة عبر بيئات محلية وسحابية هجينة ومتعددة السحابات.

تكتشف حلول منع فقدان البيانات البيانات الحساسة ، وتصنفها بناءً على حساسيتها وجوانب أخرى بالغة الأهمية، وتراقب كيفية الوصول إليها واستخدامها. يستخدم هذا الحل سياسات وضوابط محددة مسبقًا لمنع تسريب البيانات أو فقدانها. على سبيل المثال، يمكن لأداة منع فقدان البيانات تحديد سياسة لمنع إرسال رسائل البريد الإلكتروني التي تحتوي على أرقام بطاقات الائتمان، وإرسال تنبيهات إلى الفرق المعنية عند حدوث مثل هذا الانتهاك.

توجد ثلاثة أنواع من حلول منع فقدان البيانات (DLP) يتم نشرها بناءً على بيئات العمل. تتتبع حلول منع فقدان البيانات الشبكية حركة البيانات من وإلى الشبكات وتحدد سياسات نقل البيانات غير المصرح بها. أما حلول نقاط النهاية، فتحمي البيانات الموجودة على أجهزة المستخدمين، مثل أجهزة الكمبيوتر المكتبية والمحمولة والأجهزة الذكية، وغيرها. في حين تحمي حلول منع فقدان البيانات السحابية البيانات الموجودة في بيئات سحابية، مثل أنظمة تخزين البيانات السحابية.

تحمي تقنية منع فقدان البيانات جميع أنواع البيانات، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر المعلومات الشخصية (PII) والمعلومات المالية والمعلومات الصحية المحمية (PHI) وبيانات الملكية الفكرية (PI) والبيانات التنظيمية.

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،...

جلسات حوارية مميزة

تسليط الضوء
الاستعداد للمستقبل لمحترفي الخصوصية
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 50:52
من البيانات إلى النشر: حماية الذكاء الاصطناعي المؤسسي من خلال الأمن والحوكمة
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 11:29
ليس مجرد ضجة إعلامية - رئيس قسم التحليلات في شركة داي ودورهام يُظهر كيف يبدو الذكاء الاصطناعي في العمل على أرض الواقع
ليس مجرد ضجة إعلامية - رئيس قسم التحليلات في شركة داي ودورهام يُظهر كيف يبدو الذكاء الاصطناعي في العمل على أرض الواقع
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 11:18
إعادة هيكلة تمويل العقارات - كيف تُجري شركة ووكر آند دنلوب تحديثًا لمحفظتها الاستثمارية البالغة 135 مليار دولار أمريكي بالاعتماد على البيانات أولاً
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 13:38
تسريع المعجزات - كيف تُدمج شركة سانوفي الذكاء الاصطناعي لتقليص مدة تطوير الأدوية بشكل كبير
صورة مصغرة لشركة سانوفي
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 10:35
حدث تحول جوهري في مركز ثقل البيانات
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 14:21
AI Governance هو أكثر بكثير من مجرد تخفيف مخاطر التكنولوجيا
AI Governance هو أكثر بكثير من مجرد تخفيف مخاطر التكنولوجيا
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 12:!3
لا يمكنك بناء خطوط الأنابيب أو المستودعات أو منصات الذكاء الاصطناعي بدون معرفة تجارية
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 47:42
الأمن السيبراني – حيث يقوم القادة بالشراء والبناء والشراكة
ريحان جليل
شاهد الآن منظر
تسليط الضوء 27:29
بناء ذكاء اصطناعي آمن باستخدام Databricks و Gencore
ريحان جليل
شاهد الآن منظر
أحدث
عرض المزيد
بناء ذكاء اصطناعي سيادي باستخدام HPE Private Cloud AI و Veeam Securiti Gencore AI
كيف تُساهم تقنيات الذكاء الاصطناعي في السحابة الخاصة من HPE، وتسريع NVIDIA، وVeeam؟ Securiti يدعم نظام Gencore AI الذكاء الاصطناعي الآمن والمُدار للمؤسسات مع تطبيق السياسات عبر سير العمل RAG والمساعدين والوكلاء.
عرض المزيد
Securiti أعلنت شركة .ai عن اختيار شركة أكسنتشر كشريك العام لعام 2025
في إطار الاحتفال المستمر بالتعاون المؤثر في DataAI Security ، Securiti منحت شركة .ai، التابعة لشركة Veeam، شركة Accenture لقب شريك العام لعام 2025....
أكبر غرامة في تاريخ قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: ما الذي تعلمه الشركات من أحدث إجراءات إنفاذ قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا؟ عرض المزيد
أكبر غرامة في تاريخ قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا: ما الذي تعلمه الشركات من أحدث إجراءات إنفاذ القانون؟
يمكن للشركات أن تستفيد من بعض الدروس الحيوية من أكبر إجراء إنفاذي تم اتخاذه مؤخراً في تاريخ قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA). Securiti مدونة 's تغطي جميع التفاصيل المهمة التي يجب معرفتها.
عرض المزيد
الذكاء الاصطناعي وقانون HIPAA: ما يعنيه وكيفية أتمتة الامتثال
تعرّف على كيفية تطبيق قانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) على الذكاء الاصطناعي في تأمين المعلومات الصحية المحمية. تعلّم كيف...
عرض المزيد
الذكاء الاصطناعي الوكيل والخصوصية: إدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين في المؤسسات
تعرّف على كيفية إدارة الذكاء الاصطناعي الوكيل في المؤسسة. إدارة مخاطر الخصوصية، والتحكم في الوصول إلى البيانات، وإنفاذ السياسات، وضمان الامتثال لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين.
عرض المزيد
خيارات الانسحاب الدائمة: سحب الموافقة عبر التسويق، والبرمجيات كخدمة، والذكاء الاصطناعي العام
Securiti تقدم الورقة البيضاء الخاصة بـ [اسم الشركة] نظرة عامة مفصلة حول متطلبات سحب الموافقة المختلفة في مجالات التسويق، والبرمجيات كخدمة (SaaS)، والذكاء الاصطناعي العام (GenAI). اقرأ الآن لمعرفة المزيد.
عرض المزيد
ROT Data Minimization
التخلص من البيانات الزائدة والقديمة والتافهة (ROT) لتحسين دقة الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف التخزين، وتقليل مخاطر الأمن والامتثال على نطاق واسع.
عرض المزيد
قائد العملاء: ملخص الحل
تعرّف على كيفية قيام Agent Commander باكتشاف وكلاء الذكاء الاصطناعي، وحماية بيانات المؤسسة من خلال ضوابط التشغيل، وتصحيح أخطاء الذكاء الاصطناعي - مما يتيح اعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومتوافق مع المعايير في...
عرض المزيد
تخلص من مخاطر البيانات في الذكاء الاصطناعي
تعرف على كيفية إعداد بيانات المؤسسة لاعتماد Gemini Enterprise بشكل آمن من خلال الحوكمة الأولية، واكتشاف البيانات الحساسة، وضوابط سياسة ما قبل الفهرسة.
عرض المزيد
دليل الحصول على شهادة HITRUST
Securiti يُعد الكتاب الإلكتروني دليلاً عملياً للحصول على شهادة HITRUST، ويغطي كل شيء بدءاً من اختيار i1 مقابل r2 ونطاق الأنظمة وصولاً إلى إدارة خطط العمل والتخطيط...
ما هو
جديد