Protegendo suas Jóias mais Preciosas com o Gerenciamento de Postura de Segurança de Dados (DSPM)

Boas-vindas à era do Big Bang de Dados. Novas empresas obcecadas por dados estão surgindo, enquanto empresas já estabelecidas lutam para evitar a interrupção de seus negócios. As empresas estão acumulando grandes volumes de dados na nuvem. Esses dados alimentam aplicativos nativos de nuvem em hiperescala, alimentados por tecnologias poderosas, como IA Generativa. Os vencedores nesta era serão as empresas que aproveitarem o poder dos dados enquanto gerenciam com eficácia o risco de dados.

A Necessidade de Gerenciamento de Postura de Segurança de Dados

Unfortunately, cloud security solutions, from Cloud Security Posture Management (CSPM) até as Plataformas de proteção de workloads em nuvem (CWPP), não compreendem os dados da sua organização. Como proprietária da segurança de dados, sua equipe está lutando para obter respostas para várias questões urgentes:

• Quais ativos de dados você possui?
• Quais dados sensíveis você deve proteger?
• Como você impede o acesso não autorizado aos dados?
• Como você prioriza a correção de sistemas de dados mal configurados?
• Como você garante controles de segurança e privacidade consistentes nos fluxos de dados?

O Gerencimento de Postura de Segurança de Dados (DSPM) é uma tecnologia emergente que ajuda as organizações a lidar com esses problemas usando uma abordagem de privacidade e segurança em nuvem centrada em dados.

Elementos Técnicos de um Programa de DSPM

Para aprender uma abordagem prática de gerenciamento de postura de segurança de dados para sua organização, considere uma estrutura que inclua cinco elementos críticos: dados, identidade, configuração, pessoas e fluxo.

Vamos explorar os insights que você precisa saber sobre esses elementos para implementar um programa robusto de gerenciamento de postura de segurança de dados.

Descubra e Catalogue Todos os Ativos de Dados

A primeira etapa no gerenciamento da postura de segurança de dados é descobrir todos os ativos de dados nos ambientes. Embora seu provedor de nuvem possa fornecer visibilidade básica dos ativos de dados de nuvem gerenciados, é um desafio identificar todos os ativos, especialmente vários ativos de dados ocultos e obscuros que podem ser desconhecidos a suas equipes de TI. Esses ativos geralmente são criados ao longo do tempo durante projetos de migração para a nuvem com organizações que executam bancos de dados corporativos ou de código aberto em computação hospedada na nuvem ou quando as equipes criam cópias de ativos de dados para projetos experimentais e de backup.

Embora as soluções DSPM permitam a descoberta de ativos na nuvem pública, uma abordagem ainda mais abrangente é essencial para criar um inventário completo de ativos de dados em todas as nuvens públicas e privadas e aplicativos SaaS. Com os desenvolvedores adotando uma mentalidade de DevOps e usando a automação para a implantação rápida da infraestrutura de aplicativos, acompanhar o crescimento dos ativos de dados torna-se essencial.

Obter Inteligência de Dados Sensíveis

Assim como uma seguradora avalia os bens que cobre, as empresas também devem entender a sensibilidade dos dados que possuem para planejar seu programa de segurança, privacidadee governança de dados. No entanto, com as organizações mantendo petabytes de dados em formatos estruturados, semiestruturados e não estruturados em várias nuvens e tecnologias de dados, a classificação tem sido tradicionalmente desafiadora devido à escalabilidade, consistência e problemas de falsos positivos. No entanto, com os avanços nas técnicas de IA que aproveitam os algoritmos de processamento de linguagem natural, as organizações agora podem classificar com precisão dados sensíveis em escala com alta precisão.

Além de classificar os dados de acordo com a política de negócios e os regulamentos específicos do setor, as organizações também precisam de dados sobre seus dados, ou seja, metadados, para conduzir vários programas. Isso inclui informações sobre metadados comerciais, técnicos, de segurança e privacidade para orientar as equipes internas sobre o gerenciamento de dados e permitir que os usuários encontrem dados adequados para uso comercial.

Priorizar Erros de Configurações de Dados

Embora as soluções CSPM sejam essenciais para uma organização entender seu risco geral de postura na nuvem, elas são difíceis de operacionalizar, pois criam excesso de alertas e geram falsos positivos. O que diferencia um DSPM do CSPM é a capacidade do primeiro de correlacionar insights de configuração incorreta do sistema com marcadores e rótulos de classificação de dados. Ao eliminar falsos positivos e reduzir o número de alertas que as equipes de segurança precisam analisar, as organizações podem dimensionar melhor seus esforços de segurança para melhorar a postura de configuração de ativos de dados que contêm informações sensíveis.

Controlar o Acesso a Dados por Identidades

A arquitetura Zero Trust opera com base no princípio do menor privilégio. Ele exige que uma identidade tenha acesso apenas aos dados de que precisa. No entanto, orquestrar esse controle preciso é quase impossível sem insights de automação e classificação de dados. Para uma Governança de Acesso a Dados (DAG)adequada, as organizações precisam identificar quais identidades têm qual nível de acesso aos dados e se essas permissões de acesso estão alinhadas com o uso real dos dados. Ao avaliar a diferença entre o acesso permitido e o uso real, as organizações podem ajustar as permissões de acesso aos dados para melhorar os controles de acesso. Mas impor controles de dados é mais do que apenas conceder ou negar acesso aos dados.

Uma abordagem mais eficaz deve permitir que as organizações mascarem elementos de dados sensíveis enquanto permitem o acesso do usuário aos conjuntos de dados restantes. Isso permite que as organizações implementem o compartilhamento seguro de dados e impulsionem projetos de criação de valor. Um DSPM ideal ajuda a atingir esse objetivo orquestrando controles de acesso a dados muito direcionados e granulares com base em atributos como função da identidade, localização, sensibilidade dos dados, regulamentação, residência e muito mais.

Honrar a Privacidade dos Dados das Pessoas

O segredo para melhor operacionalizar a privacidade dos dados das pessoas é exigir que as organizações identifiquem os dados pessoais e sensíveis de um indivíduo armazenados por uma empresa. No entanto, a maioria das organizações percebe que os dados geralmente estão espalhados por várias nuvens e sistemas de dados, dificultando muito o mapeamento dos dados para a identidade de um indivíduo.

Um componente central de uma solução de gerenciamento de postura de segurança de dados é descobrir instantaneamente os dados de um indivíduo usando um People Data GraphTM. Essa automação permite que as organizações operacionalizem várias operações de privacidade, desde o monitoramento do consentimento de dados e transferências internacionais até a automação de solicitações de titulares de dados, análise de impacto de violação e notificações às pessoas.

Garantir Controles de Dados Consistentes nos Fluxos

Os dados fluem dinamicamente em sua empresa, tornando o gerenciamento da postura de segurança de dados um desafio para uma organização. Para resolver isso, as organizações devem mapear as atividades de processamento de dados e entender a linhagem de dados. Isso ajuda a visualizar como os dados se movem entre sistemas, monitorar duplicatas e rastrear transformações de dados em arquivos e tabelas. Ao dominar esse processo, as organizações podem avaliar se os controles de segurança e privacidade se aplicam de forma consistente aos fluxos de dados.

Os aplicativos modernos também utilizam tecnologias de streaming de dados, como Kafka e Amazon Kinesis, para monitorar dados em tempo real e tomar decisões baseadas em dados. Proteger esses fluxos de dados é fundamental para evitar que dados sensíveis se espalhem para os consumidores de dados. Aplicar controles de acesso no nível do tópico de streaming e mascarar dados sensíveis é essencial para atender às obrigações de privacidade e segurança dos dados.

Criação de um centro de comando de dados com DSPM integrado

Embora um programa de DSPM tenha muitos benefícios, as empresas estão descobrindo que as abordagens iniciais de DSPM que se concentram apenas na nuvem pública tendem a ser insuficientes. Além disso, muitas dessas soluções, que geralmente dependem de uma simples correspondência de padrões para a classificação de dados, são prejudicadas por falsos positivos e muito isoladas para a segurança geral dos dados corporativos e controles de dados unificados.

Por outro lado, o Data Command Center da Securitioferece uma abordagem muito mais rica para o DSPM com insights contextuais em tempo real que aprimoram a postura contínua de segurança de dados em ambientes híbridos de várias nuvens com classificação de dados mais precisa orientada por IA. O Data Command Center também oferece suporte às funções da Plataforma de Segurança de Dados (DSP), Governança de IA e controles unificados para Privacidade, Governança e Conformidade de Dados.

O Data Command Center daSecuriti capacita as empresas da Fortune 1000 a proteger os dados em qualquer lugarincluindo várias nuvens públicas, nuvens de dadosno local, aplicativos SaaS e fluxos de dados. Securiti foi reconhecida por analistas como Gartner e Forrester por sua liderança e inovação em segurança de dados e gerenciamento de privacidade.