الاكتشاف والتصنيف
تساعد وظيفة اكتشاف البيانات في DSPMفرق الأمن على فحص البيئات المعقدة لتحديد البيانات عبر مجموعة كبيرة من المصادر المحلية والسحابية. يكتشف الحل البيانات في السحابة العامة، مثل AWS أو GCP أو OCI؛ والسحابة الخاصة، بما في ذلك MongoDB أو Oracle أو SAP؛ وسحابة البيانات مثل Snowflake أو Databricks؛ وتطبيقات SaaS مثل Slack أو Salesforce.
لا يكفي اكتشاف البيانات وحده لحماية البيانات بدقة. تتيح إمكانية تصنيف البيانات في DSPMللفرق تصنيف البيانات باستخدام مصنفات جاهزة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وفي كثير من الأحيان، حقول مخصصة.
يقوم بتصنيف البيانات وتسميتها وفقًا لحساسيتها، مثل البيانات السرية أو العامة أو أنواع أخرى من البيانات، أو سياقها التنظيمي، مثل المعلومات الصحية المحمية (PHI) أو البيانات المالية أو معلومات التعريف الشخصية (PII).
البيانات السياقية + ذكاء الذكاء الاصطناعي
تجمع DSPM بفضل قدرتها على الرسم البياني المعرفي المركزي، بين إشارات البيانات المتناثرة لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. وهي تستفيد من تكامل حزمة التكنولوجيا، والاتصال الشامل لمصادر البيانات، والذكاء السياقي لتوفير رؤية شاملة للبيانات والذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، يوفر إجابات على أسئلة مثل البيانات التي يتم إرسالها إلى تطبيقات التدفق أو نماذج الذكاء الاصطناعي، والهويات أو الأدوار التي تصل إليها، وتكوينات الأمان، ووضع الامتثال للبيانات.
توليفات المخاطر السامة
يمكن لحل DSPM المزوّد برسم بياني معرفي شامل أن يربط بين سمات البيانات الوصفية المتنوعة، مما يمكّن فرق الأمن من تحديد أولويات الكشف عن مجموعات المخاطر السامة. يمكن للفرق إنشاء قواعد مخاطر مخصصة من خلال مراعاة سياق العمل ومتطلبات التطبيق.
تعمل هذه الإمكانية القوية DSPM على تحسين دقة تحديد المخاطر بشكل كبير، وبالتالي تقليل عدد النتائج الإيجابية الخاطئة.
إدارة الوضع الأمني
تفحص إدارة الوضع الأمني في DSPMباستمرار تكوينات السحابة والبرمجيات كخدمة SaaS، وتصنف النتائج حسب الخطورة، وتوضح الأماكن التي يمكن أن تكون فيها البيانات الحساسة أو الخاضعة للتنظيم في خطر. تسمح السياسات المخصصة أيضًا بتطبيق أفضل الممارسات، وتوفر تنبيهات في الوقت الفعلي بشأن أي انتهاكات.
من خلال المراقبة المستمرة للأصول وتغييرات التكوين، تتيح DSPM إمكانية الحد من المخاطر بشكل استباقي، مما يسمح لفرق الأمن بتحديد أولويات مخاطر البيانات الحساسة بشكل فعال وتعزيز وضع أمن البيانات السحابية.
ذات صلة: كيف يقلل DSPM من مخاطر اختراق البيانات
ذكاء الوصول إلى البيانات والتحكم فيها
توفر إمكانية استخبارات الوصول وعناصر التحكم في الوصول إلى البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة) في DSPMوالمعلومات، إمكانية رؤية من لديه حق الوصول إلى البيانات (المهيكلة وغير المهيكلة) ومن يقوم بالوصول إليها. يمكن للفرق استخدام هذه الرؤى لاكتشاف مخاطر الوصول وفرض ضوابط وصول قوية. كما توفر DSPM أيضاً استحقاقات دقيقة قائمة على السياسات عبر البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
على المستوى التقني، يمكن تعريف النُهج على مستويات الجدول والعرض والصف والعمود، مما يسمح بتكوينات امتيازات دقيقة للغاية، مثل SELECT أو MODIFY أو كليهما. يعمل إخفاء الأعمدة الديناميكي على تشويش الحقول الحساسة، مثل معلومات التعريف الشخصية أو البيانات المالية، في الوقت الفعلي، بناءً على الدور أو السياق، دون حظر الوصول الأوسع نطاقًا إلى البيانات لاستخدامها في الأعمال.
من خلال الجمع بين رؤية الوصول وتحليل النشاط والإنفاذ الدقيق وضوابط الامتيازات، تُمكِّن حلول DSPM فرق الحوكمة من إدارة الوصول إلى البيانات بدقة عالية.
ذكاء تدفق البيانات وحوكمتها
يعمل ذكاء تدفق البيانات في DSPMعلى أتمتة خرائط البيانات لتوضيح كيفية انتقال البيانات عبر الأنظمة والتطبيقات، وتحويلها وتفاعلها داخل البيئات. يقوم الحل بذلك من خلال تتبع النسب الصريح والمستنبط، مثل تحليل SQL أو تكامل Dbt، بالإضافة إلى التقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل تحليل خصائص البيانات، لتتبع أنماط الحركة وبناء العلاقات.
هذا النسب الشامل data lineage يمكن أن يساعد الفرق في مراقبة كيفية الوصول إلى البيانات أو استخدامها أو تغييرها أو تحويلها طوال دورة حياتها. يمكن للفرق استخدام هذه الرؤى لتحديد الثغرات في جوانب الأمان والخصوصية للبيانات، مثل ازدواجية البيانات أو عمليات النقل عبر الحدود، وتطبيق سياسات أو ضوابط قوية.
ROT Data Minimization
تستفيد قدرة DSPMعلى ROT data minimization من أطر العمل القائمة على السياسات لمساعدة فرق الأمن والبيانات في التغلب على مخاطر تراكم بيانات ROT. يساعد الحل في إنشاء data catalogوتصنيف الملفات بناءً على إشارات مثل عمر الاحتفاظ أو سياق العمل أو مستويات النشاط.
يستفيد الحل أيضًا من التقنيات المتقدمة، مثل التحليل العنقودي، لتحديد البيانات المكررة أو شبه المكررة. وبفضل التصنيف الدقيق، يسلط DSPM الضوء على البيانات التي قد تنتهك أي قانون تنظيمي أو معيار أمني.
AI Security & Governance
كما توفر حلول DSPM ناعي الحديثة إمكانات قوية لأمن الذكاء الاصطناعي والحوكمة كميزات موسعة. تساعد إمكانات أمان الذكاء الاصطناعي المدمجة فرق العمل على مسح البيئة لاكتشاف نماذج الذكاء الاصطناعي السحابية والذكاء الاصطناعي الظل ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
يوفر الحل كذلك سياقاً حول التفاعل بين البيانات والذكاء الاصطناعي، ويسلط الضوء على المخاطر مثل الهلوسة، والتعرض للبيانات الحساسة، والتحيز في النماذج، وأذونات الوصول المحفوفة بالمخاطر.
قد تقدم بعض الحلول وظائف جدار حماية متقدمة لجدار حماية LLM الذي يقوم بتصفية مدخلات/مخرجات الذكاء الاصطناعي على مستويات مختلفة من التفاعل، بما في ذلك المطالبات والاستجابات والاسترجاع. تساعد هذه الإمكانيات في تأمين خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي العامة من خلال تصفية المعلومات الخاطئة أو المطالبات الضارة أو هجمات التصيد الاحتيالي لمعلومات التعريف الشخصية.
اقرأ المزيد: أهم 5 حالات استخدام DSPM لأمن البيانات على النحو الأمثل.
أتمتة الامتثال
يعمل DSPM على تبسيط عملية الامتثال من خلال تدفقات العمل الآلية الشاملة. فهي تعمل على مركزية تتبع الامتثال والاختبار وإعداد التقارير عبر أطر العمل العالمية، باستخدام عناصر تحكم معدة مسبقًا ومحددة مسبقًا للوائح الرئيسية.
تسهل ميزات مثل إعداد التقارير الآلية حول الامتثال، والمراقبة في الوقت الفعلي، والتصديق البشري في الحلقة عملية جمع الأدلة والتحقق من صحتها. DSPM يأخذ DSPM في الاعتبار التفويضات عبر الحدود، مما يضمن الامتثال لسيادة البيانات على نطاق واسع.
من خلال توحيد هذه الجهود، يمكن للمؤسسات تقليل المخاطر وخفض النفقات العامة وتحويل الامتثال من مجرد ممارسة تفاعلية في خانة الاختيار إلى وظيفة استباقية تمكينية للأعمال.
يعمل DSPM على تبسيط عملية الإصلاح من خلال الجمع بين الاستجابات التلقائية وعناصر التحكم القائمة على السياسات. يكتشف الحل ثغرات الوضع عبر البيئات، ويحدد أولويات الثغرات حسب الخطورة والتأثير، ويطبق الإصلاحات التلقائية، مثل إصلاح أذونات الوصول.
بالنسبة للمشكلات ذات المخاطر العالية، تتكامل DSPM مع أدوات مثل ServiceNow أو Jira لتشغيل التنبيهات ومراجعة سير العمل. يضمن هذا النهج الهجين معالجة فعالة دون المساس بالاستقرار، ويقلل من التعرض للمخاطر، ويحرر الفرق للتركيز على المبادرات الأمنية الاستراتيجية.
التكامل السلس مع حزمة المؤسسات
لا تعمل حلول DSPM في صوامع منعزلة، بل يتم دمجها في حزم أمن المؤسسات الحالية مثل SIEM و CNAPP وأدوات إدارة أمن المعلومات. يساعد التكامل السلس مع مجموعة واسعة من حزم تقنيات الأمن، مثل أدوات SIEM، الشركات على تبسيط سير عمل عمليات الأمن الحالية، ومركزية المراقبة والتحليل، وتعزيز فعالية أدوات الأمن الخاصة بهم.
Breach Management
يمكن أن تساعد قدرات إدارة الاستجابة المتكاملة للاختراقات في DSPMالاستجابة للاختراقات DSPMفي تحديد البيانات الحساسة في جميع أنحاء البيئة، وتعيين البيانات للأفراد، وتحديد متطلبات الإخطار باختراق البيانات بناءً على مكان الإقامة.
يمكن للحل أيضًا أتمتة تدابير المعالجة للاستجابة للاختراق على الفور، مثل تشفير الجداول المكشوفة، وإخفاء البيانات الحساسة، وتقييد استحقاقات الوصول، وحل مشكلات سوء التهيئة.
ذات صلة: كيف يقلل DSPM من مخاطر اختراق البيانات
ما هي أدوات أمن البيانات التي تتكامل بشكل جيد مع DSPM البيانات DSPM
ولتحقيق الإمكانات الكاملة DSPM يجب أن يتكامل الحل مع حزمة أمان المؤسسة الحالية:
- إدارة الهوية والوصول (IAM): تساعد أدوات إدارة الهوية والوصول(IAM) في فرض ضوابط الوصول، مما يضمن وصول المستخدمين المصرح لهم فقط إلى البيانات الحساسة، بينما توفر DSPM الهوية والوصول DSPM رؤى سياقية حول البيانات الحساسة ومخاطر الوصول.
- DLP: يمكن لبرمجة البرمجة اللغوية اللغوية المتخصصة (DLP) تصنيف البيانات بدقة عالية لمنع تسرب البيانات الحساسة وتقليل النتائج الإيجابية الخاطئة من خلال التكامل مع حلول DSPM بينما تعتمد حلول البرمجة اللغوية المتخصصة (DLP) التقليدية على التصنيف القائم على regex، وهو تصنيف غير دقيق.
- إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM): يمكن تعزيز قدرة إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM) على تحديد أولويات الكشف عن التهديدات والاستجابة لها استنادًا إلى رؤى البيانات الحساسة بشكل كبير من خلال ذكاء البيانات السياقية DSPM البيانات الأمنية.
- CASB: يوفر وسطاء أمان الوصول إلى السحابة (CASB) إمكانية الرؤية والتحكم في الوصول إلى البنية التحتية السحابية. تقدم DSPM رؤى حول البيانات داخل مخازن البيانات السحابية، مثل حساسية البيانات واستخدامها.
- IDPS: يمكن أن يساعد تكامل DSPMمع أدوات مثل أنظمة كشف الاختراق والوقاية منه (IDPS) بشكل كبير في تحسين سياق التنبيهات وتقليل الإيجابيات الخاطئة مع الكشف الدقيق عن التهديدات التي تنطوي على بيانات حساسة، وتمكين الكشف عن التهديدات التي تركز على البيانات.
ما هو الفرق بين DSPM الحاسوبية؟
يركز نطاق حل CSPM على تحديد ومعالجة التهيئة الخاطئة والثغرات الأمنية وانتهاكات الامتثال في البنية التحتية السحابية (مثل الأجهزة الافتراضية أو الحاويات). يقوم الحل بفحص البنية التحتية مقابل أطر العمل الأمنية مثل NIST وCIS وGDPR وPCI DSS للعثور على الثغرات ومعالجة المخاطر بشكل استباقي.
