لقد قطعت البيانات شوطاً طويلاً اليوم، بدءاً من الكتابة اليدوية والتذكر الشفهي للسجلات الرقمية والمعلومات الأخرى، وصولاً إلى إنشاء البيانات وتخزينها ونقلها عبر مجموعة واسعة من الأنظمة والشبكات والخدمات السحابية.
مع تزايد عدد المؤسسات التي تتعامل مع كميات هائلة من البيانات، لا يتوفر منها سوى جزء ضئيل واضح ودقيق ومنظم. اليوم، أكثر من 80% من بيانات المؤسسات غير منظمة. وهذا يطرح تحديًا جوهريًا: كيف يمكن للمؤسسات الاستفادة من هذه الكميات الهائلة من البيانات المتاحة لها، والأهم من ذلك، تصنيف البيانات الحساسة ووضعها في خانات محددة؟
يُعد تحديد وتصنيف ورسم خرائط البيانات الحساسة أمرًا بالغ الأهمية لعمليات الأعمال، والحوكمة الفعالة للبيانات ، واحترام طلبات حقوق أصحاب البيانات، والامتثال للمتطلبات التنظيمية المتطورة.
بالإضافة إلى ذلك، بلغت قيمة سوق اكتشاف البيانات الحساسة 8.10 مليار دولار أمريكي في عام 2023، ومن المتوقع أن تصل إلى 35.58 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032، مما يدل على التأثير المتزايد لاكتشاف البيانات الحساسة في المشهد الرقمي فائق النطاق القائم على البيانات اليوم.
ما هو اكتشاف البيانات الحساسة؟
اكتشاف البيانات الحساسة هو عملية تحديد وتصنيف ورسم خرائط البيانات التي تُعتبر حساسة بشكل تلقائي. ويشمل ذلك ما يلي:
- المعلومات الشخصية القابلة للتحديد ( PII )،
- المعلومات الصحية المحمية ( PHI )،
- معلومات بطاقة الدفع (PCI)،
- الملكية الفكرية ، أو
- الأسرار التجارية، وما إلى ذلك.
تتضمن عملية الاكتشاف عادةً استخدام أدوات الأتمتة لمسح البيانات المنظمة وغير المنظمة عبر قواعد البيانات وأنظمة الملفات والتخزين السحابي والمنصات، وحتى بيئات تكنولوجيا المعلومات غير الرسمية. وتستفيد أدوات الاكتشاف الحديثة من الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط ومعالجة اللغة الطبيعية لتحديد موقع البيانات بغض النظر عن مكان أو كيفية تخزينها.
التحديات الشائعة في اكتشاف البيانات الحساسة
إن تحديد البيانات الحساسة ليس سوى الخطوة الأولى في هذه العملية. أما تصنيف مستوى حساسيتها فهو جانب آخر يمكّن المؤسسات من تحديد أولويات مبادراتها الأمنية.
الأمر الأكثر إثارة للقلق هو الحجم الهائل للبيانات المنتشرة عبر أنظمة ومواقع وتنسيقات متعددة، بدءًا من قواعد البيانات المحلية وصولًا إلى التخزين السحابي وأرشيفات البريد الإلكتروني والأجهزة الشخصية. هذا يخلق نقصًا في الرؤية المركزية، مما يجعل من الصعب التمييز بين البيانات المنظمة وغير المنظمة.
بالإضافة إلى ذلك، يتم توليد البيانات الحساسة باستمرار في الوقت الفعلي وتتحرك عبر المناطق الجغرافية، وتمر عبر تكنولوجيا المعلومات الظلية ومخازن البيانات المارقة، مما يخلق نقاط عمياء تجعل الامتثال التنظيمي أسوأ كابوس للمؤسسة.
أهمية اكتشاف البيانات الحساسة
بدءًا من تحديد البيانات الحساسة وحتى تصنيفها، فإن اكتشاف البيانات الحساسة هو جوهر ضمان الحصول على البيانات الحساسة ومعالجتها والتعامل معها ومشاركتها بشكل مناسب.
الامتثال التنظيمي
تُلزم قوانين data privacy العالمية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA/CPRA) وقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) ومعيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS)، المؤسسات بحماية البيانات الحساسة. وتُعدّ عملية اكتشاف البيانات الحساسة الخطوة الأساسية في حماية هذه البيانات.
تتطلب هذه اللوائح من المؤسسات إظهار الوعي بمكان وجود البيانات الحساسة ، وكيفية استخدامها، ومسار تدفقها في خط أنابيب البيانات، وما إذا كانت هناك تدابير أمنية كافية يتم تنفيذها للحفاظ على أمانها.
تقليل المخاطر
البيانات الحساسة معرضة للخطر دائمًا. يكشف تقرير حديث عن أمن البيانات أن 99% من المؤسسات لديها بيانات حساسة مكشوفة للذكاء الاصطناعي. إذا لم تكن المؤسسات متأكدة من أصول بياناتها، فلن تتمكن من حماية ما لا تراه. لذا، يُعد اكتشاف البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتقييم حالة البيانات الحالية ونوعها ومكان تخزينها.
تكشف عملية الاكتشاف للمؤسسات عن جميع أنواع الحقائق، ولا سيما مخازن البيانات غير الآمنة، والبيانات غير المراقبة أو المخزنة بشكل غير صحيح، والبيانات الظلية، والبيانات الموجودة في أيدي أفراد غير مصرح لهم، وما إلى ذلك.
تجنب اختراقات البيانات وعقوبات عدم الامتثال
تُعدّ خروقات البيانات حقيقةً مُرّةً يجب على كل مؤسسة مواجهتها وإعداد دفاعاتها وفقًا لذلك. يستغرق الأمر في المتوسط 204 أيام لاكتشاف خرق البيانات ، و73 يومًا لاحتوائه. بالإضافة إلى ذلك، تبقى الاختراقات التي تشمل بيانات حساسة النوع الأكثر شيوعًا من خروقات البيانات.
عدم الامتثال لمتطلبات خرق البيانات بموجب قوانين بارزة data privacy قد تُؤدي القوانين إلى عقوبات باهظة، وإجراءات قانونية، وتشويه للسمعة. فعلى سبيل المثال، يفرض قانون حماية البيانات العامة (GDPR) غرامات تصل إلى 20 مليون يورو، أو ما يصل إلى 4% من إجمالي إيرادات المؤسسة العالمية في السنة المالية السابقة، أيهما أعلى. ويُقلل اكتشاف البيانات الحساسة وإدارتها بشكل سليم من احتمالية التعرض لانتهاكات البيانات وعقوبات عدم الامتثال.
تحسين إدارة البيانات
إن اكتشاف البيانات الحساسة يتجاوز مجرد تحديد مكان وجود البيانات الحساسة أو من لديه حق الوصول إليها، وذلك من خلال تمكين المؤسسات من تنظيم أصول بياناتها بشكل أفضل ومعرفة كيفية استخدام البيانات الحساسة بالضبط ووضع قواعد واضحة لكيفية تخزينها ومشاركتها وحذفها في النهاية.
تتيح الحوكمة استخدام البيانات للأغراض المقصودة والتخلص منها بشكل آمن بمجرد تحقيق الغرض الذي تم الكشف عنه في البداية، مما يقلل من تكاليف التخزين والمخاطر الأمنية.
تقنيات اكتشاف البيانات الحساسة
توجد طرق عديدة لتتبع البيانات الحساسة، وعادةً ما يتمحور أفضل نهج حول حجم البيانات الهائل الذي تحتفظ به المؤسسة وشبكة المواقع المعقدة التي تتواجد فيها. فيما يلي بعض الأساليب الشائعة لاكتشاف البيانات الحساسة:
تصنيف البيانات اليدوي
يُعدّ هذا النهج التقليدي القديم بلا منازع الأكثر شيوعًا بين المؤسسات، حيث يقوم مالكو البيانات بفحص ملفات متعددة يدويًا وتصنيفها وفقًا لذلك. ورغم ملاءمته للمؤسسات الصغيرة ذات الميزانيات المحدودة، إلا أن هذه العملية بطيئة، وعرضة للأخطاء، وتستغرق وقتًا طويلًا، ويكاد يكون من المستحيل مواكبة حجم البيانات الهائل اليوم، خاصةً إذا كانت المؤسسة ترغب في التوسع مستقبلًا.
المسح الضوئي القائم على الأنماط
تستخدم تقنيات التعرف على الأنماط قواعد محددة مسبقًا، مثل الكلمات المفتاحية، لتحديد البيانات المصنفة على أنها حساسة. على سبيل المثال، يمكن تخصيص الماسح الضوئي لتحديد أشياء مثل أرقام بطاقات الائتمان أو أرقام الضمان الاجتماعي. ورغم أن هذا الأسلوب يحقق نتائج أسرع من التصنيف اليدوي للبيانات، إلا أنه يواجه صعوبة في دقة السياق أو التعامل مع البيانات المعقدة.
اكتشاف البيانات الآلي (مدفوع بالذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي)
تعمل الأدوات الحديثة على نطاق واسع للغاية، وتعالج البيانات بسرعات فائقة. وتستفيد من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتشاف البيانات الحساسة من مصادر بيانات متنوعة، بدءًا من قواعد البيانات المنظمة وصولًا إلى المستندات غير المنظمة. وإلى جانب فحص البيانات الحساسة، تتعلم هذه الأدوات الأنماط لفهم سياقها، وتتحسن باستمرار. كما أنها تتبنى نهجًا استباقيًا في التعامل مع البيانات الحساسة من خلال العمل في الوقت الفعلي وضمان الامتثال للوائح المتغيرة.
أفضل الممارسات لاكتشاف البيانات الحساسة
إن أداة اكتشاف البيانات القوية والحساسة لا تقتصر فقط على مسح قواعد البيانات المعقدة، بل تشمل أيضاً تبني الأتمتة لمراقبة أصول البيانات في الوقت الفعلي، وتحديد نقاط الضعف، وتقليل العبء اليدوي الزائد، والبقاء على اطلاع دائم بمتطلبات الامتثال.
اكتشف باستمرار، وليس بشكل دوري
تتسم بيئات البيانات بالديناميكية والتطور السريع. وقد تؤدي عمليات الأعمال الجديدة، أو عمليات التكامل، أو سلوك المستخدمين، أحيانًا إلى ظهور بيانات حساسة بشكل مفاجئ. لذا، ينبغي على المؤسسات إبقاء عملية اكتشاف البيانات الحساسة قيد التشغيل باستمرار لتجنب المخاطر غير المتوقعة.
مركزية الرؤية عبر جميع مخازن البيانات
تتوزع البيانات عبر نقاط بيانات متعددة، بدءًا من التخزين المحلي وصولًا إلى التخزين السحابي، وبيئات السحابة الهجينة، ومنصات البرمجيات كخدمة (SaaS). تأكد من أن أدوات اكتشاف البيانات الحساسة تفحص جميع نقاط اتصال البيانات، بدءًا من Amazon خدمة التخزين البسيطة ( S3 bucket ) من خدمات الويب (AWS) إلى Google Drive، بحيث يكون لديك رؤية واضحة للبيانات المتاحة بدلاً من وجودها في صوامع.
صنّف بناءً على السياق، وليس على الأنماط فقط.
لا تكتفِ بالبحث عن الأنماط فقط. استغلّ تقنيات التعلّم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لتقييم سياق البيانات .
التوافق مع لوائح الخصوصية
تأكد من أن استراتيجية اكتشاف البيانات الخاصة بك تأخذ في الاعتبار ما يلي: data privacy تُعدّ قوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA/CPRA) من أهمّ الوسائل التي تُمكّن المؤسسات من تجنّب تسريب البيانات، وتوفير آليات تُراعي طلبات الوصول إلى بيانات الأفراد ( DSARs ) أو غيرها من متطلبات الامتثال لإثبات الالتزام . إضافةً إلى ذلك، ينبغي على المؤسسات إجراء مسح شامل للبيانات وتصنيف أنواع البيانات الخاضعة للتنظيم، مثل البيانات الشخصية والمالية والصحية، وذلك للامتثال للمتطلبات التنظيمية المتغيرة.
تحديد الملكية والمسؤولية
قم بتعيين ملكية البيانات لأفراد مدربين واجعل الملكية مرئية على نطاق واسع لجميع أصحاب المصلحة حتى يكون الجميع على دراية بمسؤوليات بعضهم البعض وحقوق الوصول، مما يقلل من الوصول غير المصرح به والكشف غير الضروري عن البيانات.
أتمتة اكتشاف البيانات الحساسة باستخدام Securiti
تواجه معظم المؤسسات تحديات تتمثل في محدودية إمكانية الوصول إلى البيانات الشخصية نظرًا لتوزعها على عدد كبير من أصول البيانات المحلية والهجينة والمتعددة السحابات. وفي ظل البيئة التنظيمية الحالية، من الضروري الحصول على رؤية كاملة لجميع البيانات الشخصية.
Securiti توفر منصة DataAI Command جميع الميزات الأساسية مثل اكتشاف البيانات الحساسة وتصنيفها وفهرستها ووضع العلامات عليها وتقييم المخاطر، بالإضافة إلى People Data Graph عبر الأصول الموجودة في الموقع والأصول متعددة السحابات في أنظمة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.
اكتشف رؤى دقيقة حول جميع جوانب وظائف الخصوصية والأمان الخاصة بك مع تقليل المخاطر الأمنية وخفض التكاليف الإجمالية.
اطلب عرضًا توضيحيًا لمعرفة المزيد.
