IDC Names Securiti a Worldwide Leader in Data Privacy
View
Suponha que você possua um carro de luxo. Você não daria as chaves para qualquer um que perguntasse, certo? Na verdade, você daria as chaves do seu carro apenas para aqueles em quem você confia absolutamente e, o mais importante, tem um motivo para dirigir seu carro.
A governança de acesso a dados funciona da mesma maneira. É o processo de controlar e garantir que apenas as pessoas certas possam acessar os dados sensíveis de sua organização para fins legítimos. Assim como você não entregaria as chaves do carro para ninguém, uma organização deve gerenciar cuidadosamente o acesso aos seus dados e colocar grades de proteção em torno deles.
De acordo com o relatório, o acesso não autorizado foi o principal contribuinte para 43% de todas as violações de dados em todo o mundo em 2020. Essa estatística destaca a importância de um processo robusto de governança de acesso a dados, especialmente em uma era em que os dados existem em sistemas distribuídos e aplicativos abrangendo vários ambientes de nuvem.
Continue lendo enquanto mergulhamos no conceito fundamental de governança de acesso a dados, por que ela é essencial e os desafios que as organizações enfrentam ao implementá-la.
Em uma organização, os funcionários podem acessar dados sensíveis por meio de várias rotas. Eles podem acessar dados por meio da interface de um aplicativo ou em cenários de autoatendimento, podem acessar diretamente em data lakes ou data warehouses. Da mesma forma, em ambientes de streaming, os consumidores de dados podem acessar dados em trânsito por meio de tópicos de streaming, muitas vezes sem qualquer autorização.
Data Access Governance (DAG) é um conjunto de processos que as organizações impõem para gerenciar e controlar o acesso dos usuários aos dados corporativos, sejam dados sensíveis, dados em repouso ou dados em movimento. O DAG permite que as organizações analisem, gerenciem e protejam dados por meio de políticas de controle de acesso, tornando seu acesso exclusivo para indivíduos confiáveis. Além disso, ajuda as equipes de segurança a estabelecer políticas de permissão com base em suas funções e responsabilidades organizacionais.
No entanto, estabelecer o DAG é mais fácil falar do que fazer. Muitos desafios surgem ao desenvolver e implementar uma estratégia de DAG em organizações com sistemas de dados distribuídos e um cenário massivo de dados, como infraestruturas multi-nuvem.
De acordo com uma pesquisa, 76% das organizações globais e 90% das grandes organizações utilizam infraestruturas multi-nuvem. Os ambientes multi-nuvem abrem muitas oportunidades para as organizações, permitindo reduzir custos, acelerar implantações e expandir sua presença global.
Porém, os ambientes multi-nuvem têm complexidades inerentes, pois cada provedor de serviços em nuvem possui recursos, controles e limitações distintos. Além das complexidades multi-nuvem, o volume cada vez maior de dados e a amplitude dos sistemas nos quais os dados existem dificultam a identificação, catalogação e gerenciamento do acesso a dados sensíveis.
Um dos principais desafios que as organizações enfrentam no gerenciamento de controles de acesso eficazes, em torno de seus sistemas de dados, aplicativos e os próprios dados é a falta de insights granulares. As ferramentas de gerenciamento de acesso de identidade (IAM) nativas da nuvem, embora permitam que as equipes descubram e estabeleçam políticas de acesso em torno dos sistemas de dados, elas carecem de contexto de dados sensíveis.
Sem saber que tipo de dados sensíveis residem em um sistema, não é possível determinar quais restrições de segurança, privacidade e conformidade se aplicam aos dados. Sem esse contexto, é um desafio para as organizações decidirem quem deve ter qual nível de acesso ao sistema de dados ou aos diferentes elementos de dados dentro dele.
Sem os insights mencionados acima, as equipes de governança de acesso não conseguem obter visibilidade de quem está acessando dados sensíveis, de quais regiões eles estão acessando ou como os dados estão sendo usados.
A conformidade com os regulamentos de privacidade e proteção de dados é uma das principais responsabilidades das organizações em todo o mundo. As organizações precisam cumprir os regulamentos para se proteger contra multas regulatórias e proteger a privacidade dos clientes garantindo a confiança do cliente.
No entanto, muitas vezes é difícil para as organizações interpretarem regulamentos globais complexos devido à falta de conhecimentos jurídicos profundos. As organizações precisam de um local central para entender quais regulamentos se aplicam e, portanto, quais controles de acesso devem implementar para permanecer em conformidade com esses regulamentos. Fazê-lo manualmente e sem conhecimento jurídico abrangente de cada regulamentação é difícil.
A natureza complexa de uma infraestrutura multi-nuvem torna difícil para as equipes de controle de acesso gerenciar controles de acesso eficazes e garantir que os usuários tenham o acesso de nível mais baixo aos dados ou recursos para realizar suas tarefas.
Da mesma forma, todo provedor de serviços em nuvem fornece diferentes configurações ou ferramentas de gerenciamento de acesso. Essas ferramentas têm certas limitações que tornam difícil para as organizações visualizarem suas políticas de acesso sob o mesmo teto de forma abrangente. O erro humano é outra preocupação quando se trata de acesso com privilégios excessivos. Por exemplo, se uma identidade com privilégios de administrador for exposta em um incidente de segurança, o invasor terá o mesmo nível de acesso para visualizar, modificar e até mesmo roubar dados sensíveis, levando a um grave incidente de violação de dados.
Essas principais preocupações para organizações multi-nuvem impedem sua capacidade de implementar um modelo de acesso do Princípio do Menor Privilégio (POLP).
As organizações têm obrigações variadas em relação aos dados e à conformidade, segurança, privacidade e governança. Eles precisam garantir que os dados sejam bem protegidos, usados adequadamente e compartilhados com segurança. É por causa dessas obrigações que as organizações tendem a bloquear o acesso aos seus dados ao migrar para a nuvem. A maioria desses dados também contém informações valiosas que as empresas podem exigir compartilhar externamente com parceiros de negócios.
Como as organizações não têm uma visão completa de seu cenário de dados ou quais dados sensíveis existem e como são compartilhados, elas não podem colocar controles de segurança eficazes em torno deles ou compartilhá-los com segurança entre equipes internas e parceiros de negócios externos, mantendo o acesso a dados sensíveis restrito.
Outro problema que impede as organizações de compartilhar dados amplamente entre as equipes é que elas não têm uma solução consistente para mascarar facilmente dados sensíveis. O mascaramento de dados é crucial para o compartilhamento de dados, pois ajuda a proteger informações sensíveis contra acesso não autorizado, permitindo que sejam compartilhadas com parceiros de negócios ou fornecedores para fins específicos. Várias plataformas de dados fornecem funcionalidade nativa de mascaramento de dados. Mas há dificuldade em utilizar o processo de forma eficiente e em escala para proteger dados sensíveis. O processo manual de identificação de dados sensíveis e aplicação de mascaramento torna difícil para as organizações aproveitarem os controles de mascaramento de dados em escala que são consistentes em ambientes de nuvem.
A maioria das organizações precisam passar pelo trabalhoso processo de conceder e revogar direitos de acesso a funções ou usuários específicos em uma tabela, coluna ou nível de linha em conjuntos de dados estruturados. Desnecessário dizer que uma organização pode ter grandes volumes de dados estruturados em uma infinidade de ativos de dados ou aplicativos em diferentes serviços de nuvem. Da mesma forma, um único conjunto de dados pode ser acessado por muitas funções e usuários. Sem informações completas sobre o cenário de dados sensíveis, usuários, funções, permissões e políticas de acesso, as equipes não podem automatizar os controles de acesso e ficam com a governança manual de acesso a dados, que é ineficiente e propensa a erros.
À medida que as organizações adotam globalmente uma estratégia multi-nuvem, torna-se essencial identificar as políticas de acesso existentes e aprimorar os controles de acesso sobre dados sensíveis em todo o ambiente. Existem vários outros motivos igualmente importantes pelos quais as organizações precisam de uma estratégia robusta de governança de acesso a dados, como:
Os principais aspectos que permaneceram consistentes nos desafios mencionados incluíram a falta de insights sobre dados sensíveis residentes em ativos de dados e uma visão abrangente de usuários, funções e políticas de acesso em todo o ambiente multi-nuvem. Portanto, entre muitos outros componentes, os principais componentes de uma estratégia DAG eficaz e eficiente devem incluir o seguinte:
A descoberta e classificação de dados sensíveis são os blocos de construção de uma estratégia de DAG robusta e eficiente. Isso permite que as organizações tenham uma visão completa de seus dados sensíveis em todo o ambiente de dados corporativos, enquanto a classificação ajuda a determinar a sensibleidade dos dados e, assim, permite que as equipes coloquem controles de acesso e segurança apropriados. Obter inteligência sobre dados sensíveis é fundamental para aprimorar a governança de acesso eficaz e apoiar as funções de privacidade, segurança e conformidade de uma organização.
Aproveitando os insights gerados pela descoberta e classificação de dados sensíveis, a análise de acesso a dados fornece às equipes uma imagem clara de quais usuários estão acessando dados sensíveis em seu ambiente e quais são suas funções e permissões. Esses insights analíticos são essenciais para entender quantos dados sensíveis estão sendo acessados e com que frequência eles estão sendo acessados. Com esses insights, as equipes de controle de acesso podem isolar usuários inativos e revogar seu acesso.
O modelo de acesso de privilégio mínimo permite que as organizações restrinjam o acesso de permissão de usuários ao nível mais baixo. Os usuários podem usar os detalhes de acesso fornecidos pela análise de acesso a dados para entender a frequência do acesso a dados sensíveis e o número de usuários e funções que os acessam. Compreendendo o nível de permissão concedido versus a frequência de acesso, as equipes podem identificar usuários e funções com privilégios excessivos para otimizar seu nível de acesso ao mínimo.
As políticas de acesso a dados estabelecem protocolos sobre como um usuário autorizado pode usar os dados de forma adequada em uma organização. Essas políticas abrangem tópicos como a finalidade do processamento, que é fundamental, pois pode determinar quem deve ou não acessar dados sensíveis. A definição de políticas de acesso apropriadas em torno de dados sensíveis ajuda as equipes a garantir o uso relevante de dados e a conformidade com os regulamentos de dados e os padrões de segurança.
O compartilhamento de dados é uma parte crítica de qualquer negócio. No entanto, garantir que os dados sensíveis sejam compartilhados com segurança também é imperativo. Para compartilhamento seguro de dados, as equipes podem colocar políticas de mascaramento em tabelas e linhas, mantendo os dados sensíveis em mente e mascarando os dados sensíveis para usuários e funções que não precisam acessá-los. Dessa forma, as organizações não precisarão bloquear todos os seus dados devido o medo de vazamento de dados ou riscos regulatórios.
A automação deve ser parte integrante de qualquer estratégia robusta de governança de acesso a dados. Monitorar usuários e permissões ou conceder e revogar direitos de acesso em vários sistemas de dados, grandes volumes de dados e vários serviços em nuvem é uma tarefa árdua e sujeita a erros humanos. Com automação e orquestração, as equipes podem aplicar regras de política automaticamente em vários sistemas e conjuntos de dados para estabelecer uma governança de acesso estrita com eficiência.
Como um dos principais módulos de nosso Data Command Center, o Securiti Data Access Intelligence & Governance (DAIG) permite que as organizações estabeleçam uma estratégia robusta de governança de acesso a dados em ambientes multi-nuvem.
O DAIG fornece às organizações de hiperescala uma solução holística, permitindo que proteja dados sensíveis contra acesso não autorizado ou possíveis riscos de segurança em relação à exposição de dados. Ao aproveitar a inteligência de dados sensíveis, o DAIG fornece insights detalhados sobre seus dados sensíveis, onde eles existem, quem está acessando os dados, quando e de quais regiões. Com essas informações abrangentes, você pode estabelecer controles e políticas de acesso eficazes em torno de seus dados valiosos, ao mesmo tempo em que permite o compartilhamento seguro de dados.
Confira nosso whitepaper para saber mais sobre governança e inteligência de acesso a dados.
Receba todas as informações mais recentes, atualizações de leis e muito mais na sua caixa de entrada
abril 28, 2023 knowledge-center
As 7 Principais Práticas Recomendadas de Governança de Dados Se uma organização tem insights detalhados sobre onde seus dados residem, então é razoável acreditar...
At Securiti, our mission is to enable organizations to safely harness the incredible power of Data & AI.
Copyright © 2024 Securiti · Sitemap · XML Sitemap
info@securiti.ai
Securiti, Inc.
300 Santana Row
Suite 450
San Jose, CA 95128
en
pt-br
fr
