ما المقصود بإدارة البيانات للأمان؟

إدارة البيانات مهمة للأمان لأنها تمنح المؤسسات طريقة متسقة لتحديد البيانات الحساسة وحمايتها والتحكم في الوصول إليها ومراقبة كيفية استخدامها. عندما يكون هذا الأساس في مكانه، يمكن لفرق الأمان تقليل المخاطر عبر البيئات المعقدة التي تتضمن خدمات السحابة والأنظمة المحلية وتطبيقات SaaS ونقاط النهاية وأدوات الذكاء الاصطناعي.

تساعد إدارة البيانات القوية فرق الأمان في تقليل مخاطر تسربات البيانات والهجمات عبر الإنترنت والمخاطر الداخلية من خلال تسهيل العثور على البيانات الحساسة وتصنيفها وحمايتها وتتبعها. كما تقلل أيضاً التعرض العرضي عن طريق تطبيق عناصر تحكم وصول واضحة وفرض النهج، وبالتالي فإن احتمالية مشاركة البيانات أو معالجتها خارج الحدود المعتمدة أقل احتمالاً.

نظراً لأن المؤسسات تعتمد المزيد من خدمات السحابة وأنظمة SaaS الأساسية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، توفر الإدارة بنية شائعة لممارسات الحماية والتوافق عبر تلك البيئات. يساعد هذا التناسق الفرق في إدارة مخاطر البيانات دون الاعتماد على قواعد مختلفة لكل نظام أو سير عمل.

المزايا الأساسية لفرق الأمان

يمكن لبرنامج الإدارة المعرف جيداً مساعدة المؤسسات:

• قلل الاختراق والمخاطر الداخلية عن طريق تحديد البيانات الحساسة وحمايتها ومراقبتها.
• امنع التعرض العرضي والإفراط في المشاركة من خلال عناصر تحكم قوية في الوصول وفرض النهج.
• ادعم تبني الحوسبة السحابية، والبرمجيات كخدمة (SaaS)، والذكاء الاصطناعي من خلال تطبيق ممارسات الحماية والتوافق الموحدة عبر البيئات المختلفة.
• عزز التوافق والاستعداد للتدقيق من خلال مواءمة معالجة البيانات مع المتطلبات القانونية والتنظيمية والصناعية.
• يمكن تحسين الاستجابة للأحداث من خلال تسهيل الوصول إلى البيانات واستخدامها خلال عمليات الاستقصاء.
• بناء الثقة في بيانات الأعمال والذكاء الاصطناعي حتى تتمكن الفرق من اتخاذ القرارات بثقة أكبر.
• زيادة الكفاءة التشغيلية من خلال المزيد من عناصر التحكم التلقائية والموحدة.

بدون إدارة واضحة، غالباً ما تقضي فرق الأمان وقتاً أطول في محاولة تحديد موقع البيانات الحساسة، والتأكد من هوية من لديه حق الوصول، وتجميع كيفية انتقال المعلومات عبر الأنظمة. مع وجود الإدارة، يكون لديها أساس أقوى للحماية والاستقصاء ومراجعات التوافق واتخاذ القرارات اليومية.

يحتاج برنامج إدارة البيانات الحديثة المستندة إلى الأمان إلى أمرين:

• دورة حياة واضحة لكيفية تنفيذ أعمال الإدارة.
• مجموعة من مجالات التركيز الأساسية التي توجه القرارات اليومية.

معاً، تساعد هذه العناصر المؤسسات في تحديد البيانات الحساسة وتصنيفها وحمايتها ومراقبتها عبر الأعمال.

يبدأ إطار العمل العملي بدورة حياة قابلة للتكرار. تعتمد كل مرحلة على المرحلة التي تسبقها، ما يمنح فرق عمليات الأمان (SecOps) طريقة منظمة لإدارة مخاطر البيانات بمرور الوقت.

1. تعريف النُهج ومعاييرها

يمكن وضع قواعد لكيفية تصنيف البيانات الحساسة والوصول إليها ومشاركتها والاحتفاظ بها وحمايتها، مع تضمين متطلبات الأمان والتوافق منذ البداية.

2. تطبيق عناصر تحكم الأمان والإدارة

طبق تلك القواعد عملياً من خلال عناصر التحكم التقنية، وقيود الوصول، ووضع العلامات، وإنفاذ النُهج عبر الأنظمة وسير العمل.

3. مراقبة استخدام البيانات والمخاطر

تعقب مكان نقل البيانات الحساسة وكيفية استخدامها ومكان تطور النشاط الخطر أو انحراف النهج.

4. التحقيق في الأحداث و إصلاحها

يمكن مراجعة المشكلات، وتتبع النشاط، واحتواء التعرض، وتصحيح الثغرات في الوصول أو المعالجة أو الإشراف.

5. تكرار وتحسين

يمكن تحسين النهج وعناصر التحكم والعمليات مع تغيير التهديدات واحتياجات الأعمال والتقنيات واللوائح.

يساعد نضج إدارة البيانات المؤسسات في تقييم برنامجها الحالي من منظور أمني - من عناصر التحكم المخصصة والتفاعلية إلى إطار أمني أكثر استباقية. فهو يمنح الفرق طريقة عملية لفهم وضعها الحالي وما يحتاج إلى تحسين في المرحلة المقبلة.

ينبغي أن يركز تقييم النضج بشكل دقيق على المجالات التي تؤثر بشكل كبير على مخاطر البيانات والإشراف عليها. ويشمل ذلك مدى جودة اكتشاف المنظمة للبيانات الحساسة، وتطبيق عناصر تحكم الوصول، والاستجابة للأحداث، ومراقبة التوافق بمرور الوقت.

تتضمن الأسئلة التي يجب طرحها ما يلي:

• هل تُصنف البيانات الحساسة بشكل متناسق عبر البيئات؟
• هل تُطبق نهج الوصول بوضوح وتُفرض بأقل امتياز في الحسبان؟
• هل يمكن للفرق مراقبة سلوكيات البيانات الخطرة والتهديدات الناشئة بشكل مستمر؟
• هل عمليات التدقيق والاستجابة للأحداث منتظمة وقابلة للتتبع وفي الوقت المناسب؟

عندما يكبر البرنامج، يجب أن تصبح الأهداف التي تركز على الأمان أكثر تناسقاً وأسهل في القياس. تتضمن الأهداف الشائعة ما يلي:

• تصنيف متسق للبيانات الحساسة عبر جميع البيئات بحيث يجري التعامل مع أنواع المعلومات نفسها بالطريقة نفسها
• التنفيذ التلقائي لنهج الوصول والامتيازات الأقل لتقليل إمكانية الوصول غير الضرورية والحد من انحراف النهج
• المراقبة المستمرة لسلوكيات البيانات والمخاطر الخطرة بحيث يمكن العثور على المشاكل في وقت سابق

عمليات تدقيق منتظمة واستجابة سريعة وقابلة للتتبع للأحداث لدعم التحقيقات والمساءلة ومراجعات التوافق.

يمكن لنموذج النضج أن يساعد في قياس التقدم المحرز، وتحديد أولويات الاستثمارات الأمنية، وإيصال التحسينات إلى القيادة بطريقة واضحة. كما توفر للفرق بنية مشتركة لتحديد الثغرات التي يجب معالجتها أولاً وكيفية قياس التغيير مع مرور الوقت.

نضج إدارة البيانات ليس حدثاً رئيسياً لمرة واحدة. يجب مراجعة البرامج وتحسينها مع تغير التهديدات والتقنيات واللوائح، بحيث تستمر عناصر تحكم الأمان وممارسات الإدارة في مطابقة المخاطر الحالية.

إن إدارة البيانات أمان البيانات والتوافق مرتبطة ارتباطاً وثيقاً، ولكنها ليست متشابهة. تحدد إدارة البيانات كيفية تنظيم البيانات وامتلاكها وإدارتها عبر الأعمال. يطبق أمان البيانات عناصر التحكم التقنية وعناصر التحكم في العمليات لحماية تلك البيانات. يضمن التوافق أن تتوافق ممارسات الإدارة والأمان هذه مع القوانين واللوائح والصناعات ذات الصلة.

تنشئ إدارة البيانات البنية حول البيانات. يحدد هذا الأمر من يملك البيانات، وكيف ينبغي تصنيفها، وكيف ينبغي التعامل معها، وما هي المعايير التي تنطبق على مستوى المؤسسة. بالنسبة لفرق الأمان، توفر الإدارة نموذج التشغيل لإدارة المعلومات الحساسة بطريقة متناسقة.

يطبق أمان البيانات هذه القواعد عملياً من خلال عناصر تحكم تساعد في حماية المعلومات الحساسة من الفقدان أو سوء الاستخدام أو الوصول غير المصرح به. تتضمن الأمثلة المتداولة تفادي فقدان البيانات وإدارة حقوق المعلومات (IRM) وأوصاف الحساسية وإدارة وضع أمان البيانات (DSPM)وعناصر تحكم المخاطر الداخلية. تساعد هذه المقاييس في تقليل التعرض عبر خدمات السحابة والأنظمة المحلية ونقاط النهاية والتطبيقات ومهام سير عمل الذكاء الاصطناعي.

يركز التوافق على ما إذا كانت ممارسات البيانات تلبي المتطلبات الخارجية والداخلية. يتضمن ذلك إطارات عمل تنظيمية مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR) وHIPAA، إلى جانب نُهج الشركة وتوقعات التدقيق. في الواقع، يعتمد التوافق على كل من الإدارة السليمة وعناصر تحكم الأمان القوية.

تعمل هذه التخصصات الثلاثة بشكل أفضل عند محاذاتها:

• تحدد الإدارة كيفية تنظيم البيانات وامتلاكها وإدارتها.
• يطبق الأمان عناصر التحكم لحماية تلك البيانات خلال الاستخدام اليومي.
• يتحقق التوافق من أن عناصر التحكم والعمليات هذه تفي بالمعايير المطلوبة.

يوفر Microsoft Purview منهجاً موحداً عبر هذه التخصصات على نظام أساسي واحد، مع إمكانات تغطي احتياجات الحماية والإدارة والتوافق في عصر الذكاء الاصطناعي.

تستخدم فرق الأمان أدوات إدارة البيانات للعثور على البيانات الحساسة وتصنيفها والتحكم في الوصول ومراقبة المخاطر عبر خدمات السحابة والأنظمة المحلية وتطبيقات SaaS ونقاط النهاية وأدوات الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التقنيات المؤسسات في تطبيق إجراءات حماية متناسقة عبر بيئة بيانات واسعة وغالباً ما تكون مجزأة.

يجب أن تدعم مجموعة أدوات إدارة البيانات القوية العديد من الوظائف الأساسية:

يمكنك اكتشاف البيانات الموحدة وتصنيفها. ابحث عن البيانات الحساسة عبر بيئات السحابة، والبيئات المحلية، وبرمجيات SaaS، والذكاء الاصطناعي، ثم صنفها بناءً على حساسيتها وتأثيرها على الأعمال.

تسمية الحساسية وتنفيذ النهج. يمكن تطبيق قواعد واضحة لكيفية الوصول إلى البيانات ومشاركتها وتخزينها واستخدامها.

تفادي فقدان البيانات (DLP). يمكن اكتشاف حركة البيانات الخطرة ومنعها عبر البريد الإلكتروني، ونقاط النهاية، والمستعرضات، وتطبيقات السحابة.

إدارة المخاطر الداخلية. حدد سلوك المستخدم الذي قد يعرض البيانات الحساسة للخطر، سواء من خلال إساءة الاستخدام أو الإهمال أو انتهاكات النهج.

إدارة وضع أمان البيانات (DSPM). يمكن تقييم مخاطر البيانات باستمرار، ومراجعة الثغرات في عناصر التحكم وتتبع المشكلات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي، والإفراط في مشاركة المعلومات، والمحتوى الحساس المكشوف.

كتالوجات البيانات ومصطلحات الأعمال. ادعم التناسق من خلال منح الفرق طريقة مشتركة لوصف البيانات وتنظيمها وتحديد موقعها عبر الأعمال.

يمكن أن يؤدي التنفيذ التلقائي والذكاء الاصطناعي إلى تقليل الجهد اليدوي من خلال المساعدة فيما يلي:

• تصنيف البيانات الحساسة
• الكشف عن النشاط الخطر
• اقتراحات النهج وتحديثات التحكم
• مراجعة مستمرة لأنماط التعرض والوصول للبيانات

تدعم هذه الإمكانات أيضاً أمان بيانات الذكاء الاصطناعي من خلال مساعدة الفرق في مراقبة كيفية استخدام البيانات الحساسة في مهام سير العمل المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. وبهذه الطريقة، تقضي فرق الأمان وقتاً أقل في المراجعة اليدوية والمزيد من الوقت لتحسين الحماية والاستجابة للمخاطر.

بدون الأدوات المناسبة، يصعب تتبع مكان وجود البيانات الحساسة، وكيفية تصنيفها، ومن يمكنه الوصول إليها، وكيفية انتقالها عبر الأنظمة. بفضل مجموعة أدوات إدارة أقوى، يمكن لفرق الأمان تطبيق عناصر تحكم أكثر اتساقاً، والاستجابة بشكل أسرع للمشكلات، والحفاظ على إشراف أفضل عبر بيئات البيانات الحديثة.

يعمل برنامج إدارة البيانات القوي بشكل أفضل عندما تشارك فرق الأمان والبيانات والتوافق مسؤولية كيفية معالجة المعلومات الحساسة. تساعد الملكية الواضحة والنُهج العملية والمراجعة المنتظمة المؤسسات في تقليل المخاطر مع مواكبة التغيرات في التكنولوجيا واحتياجات الأعمال واللوائح التنظيمية.

لا ينبغي أن تقتصر إدارة البيانات على فريق واحد فقط. يضطلع قادة الأمان، وقادة البيانات، وفرق التوافق، والجهات الراعية التنفيذية بدور في تحديد الأولويات، والموافقة على النُهج، ومراجعة المخاطر. تساعد الملكية المشتركة في الحفاظ على محاذاة الإدارة مع كل من أهداف الأعمال ومتطلبات الأمان.

لا تحمل كل البيانات مستوى المخاطرة نفسه. تتمثل نقطة البداية العملية في التركيز على المناطق التي يكون للتعرض فيها التأثير الأكبر، مثل:

• بيانات الموارد البشرية
• بيانات العميل
• بيانات مالية
• الملكية الفكرية

يساعد البدء بهذه المجالات الفرق في معالجة المعلومات الأكثر حساسية قبل توسيع نطاق جهود الإدارة على نطاق أوسع.

يجب أن تتوافق نهج الإدارة مع مبادئ الأمان الأساسية، خاصة ثقة معدومة وأقل امتياز. وهذا يعني أنه يجب تقييد الوصول إلى البيانات الحساسة ومراجعتها بشكل منتظم وربطها بحاجه واضحة إلى العمل. ينبغي أن تحدد النُهج أيضاً كيفية تصنيف البيانات ومشاركتها والاحتفاظ بها ومراقبتها.

يمكن أن يكون عمل الإدارة اليدوية بطيئاً ويصعب الحفاظ عليه على نطاق واسع. يمكن أن تساعدك الأتمتة من خلال دعم ما يلي:

• اكتشاف البيانات
• التصنيف
• فرض النهج
• مراجعة مستمرة لأنماط الوصول والاستخدام

يوفر هذا للفرق طريقة أكثر تناسقاً لتطبيق عناصر التحكم عبر البيئات المعقدة.

يجب مراجعة الإدارة كدالة أمان مستمرة، وليس كإعداد لمرة واحدة. تساعد المراقبة المستمرة الفرق في اكتشاف سلوك البيانات الخطرة ومراجعة نشاط التدقيق وتحديد فجوات التحكم في وقت سابق. يمكن أن تتضمن الإشارات المفيدة سجلات التدقيق وتحليلات وضع أمان البيانات ونتائج الأحداث.

يجب مراجعة نُهج الإدارة وتحديثها عندما تستخدم المؤسسات خدمات سحابية وأدوات الذكاء الاصطناعي وأنظمة تعاون جديدة. غالباً ما تغير التقنيات الجديدة كيفية إنشاء البيانات ومشاركتها والوصول إليها، ما يعني أن قواعد الإدارة قد تحتاج إلى تغيير أيضاً.

يعتمد برنامج الإدارة القوية على أكثر من الأدوات والنُهج. ويتطلب ذلك أيضاً ثقافة إدارة البيانات والمساءلة، حيث تفهم الفرق دورها في حماية المعلومات الحساسة واتباع الممارسات المعتمدة.

يمكن أن تساعد نماذج النضج المؤسسات في قياس التقدم وتحديد النقاط الضعيفة وتعيين أولويات التحسين. كما أنها توفر للقيادة نظرة أكثر وضوحاً عن كيفية تطور جهود الإدارة مع مرور الوقت.

حتى برامج إدارة البيانات المخططة جيداً يمكن أن تواجه عوائق. تتضمن المشاكل الأكثر شيوعاً البيانات المضمنة والرؤية المحدودة وقيود الموارد ومقاومة التغيير. يمكن لهذه المشاكل إبطاء التقدم، وإنشاء فجوات في وضع الأمان، وجعل من الصعب على فرق الأمان تطبيق إجراءات الحماية المتناسقة عبر المؤسسة.

بيانات معزولة

غالباً ما تكون المعلومات الحساسة عبر أنظمة وفرق وأنظمة أساسية منفصلة. عندما تكون البيانات مبعثرة، يصبح من الصعب تصنيفها وحمايتها ومراقبتها بطريقة متناسقة.

الافتقار إلى الرؤية

تواجه العديد من المؤسسات صعوبة في معرفة مكان وجود البيانات الحساسة، ومن يمكنه الوصول إليها، وكيف تنتقل عبر الخدمات السحابية، ونقاط النهاية، وتطبيقات SaaS، وأدوات الذكاء الاصطناعي. بدون طريقة العرض هذه، يصبح من الصعب إدارة المخاطر.

قيود الموارد

قد تتعثر أعمال الإدارة عندما لا يتوفر لدى الفرق الوقت الكافي أو الموظفين أو الدعم الفني اللازم للحفاظ على تحديث النُهج والتصنيفات والمراجعات.

مقاومة تنظيمية

تتطلب جهود الإدارة غالباً إجراء تغييرات في كيفية تخزين الأشخاص للمعلومات ومشاركتها وإدارتها. يمكن أن يؤدي ذلك إلى حدوث احتكاك إذا كانت الفرق ترى أن الإدارة عملية إضافية بدلاً من أنها جزء من تقليل المخاطر.

يمكن أن تساعد بعض الخطوات المركز عليها في تقدم برنامج:

• ابدأ بمجالات البيانات عالية المخاطر مثل الموارد البشرية أو البيانات المالية أو بيانات العميل أو الملكية الفكرية، بدلاً من محاولة التحكم في كل شيء في الوقت نفسه.
• يمكن تحسين الرؤية أولاً عن طريق تحديد مكان تخزين البيانات الحساسة وكيفية الوصول إليها.
• استخدم الأتمتة حيثما أمكن للاكتشاف والتصنيف وفرض النهج لتقليل الجهد اليدوي.
• يمكن تعيين ملكية واضحة عبر فرق الأمان والبيانات والتوافق حتى لا تتوقف قرارات الإدارة.
• يمكن مراجعة النهج وتحديثها بشكل منتظم مع تغيير خدمات السحابة وأدوات الذكاء الاصطناعي ومهام سير العمل.
• يمكن استخدم نماذج النضج لتعقب التقدم وإظهار القيادة حيث يلزم المزيد من الاهتمام أو الاستثمار.

الهدف ليس حل كل مشكلة في الإدارة في الوقت نفسه. إن اتباع نهج ثابت - يركز على الشفافية والملكية المشتركة والتحسينات القابلة للإدارة - يمكن أن تجعل الإدارة أكثر استدامة وأكثر فائدة لفرق الأمان بمرور الوقت.

يحتاج برنامج إدارة البيانات الذي يركز على الأمان إلى أدوات تساعد الفرق على فهم بياناتها، وتنظيمها بوضوح، وتطبيق إشراف متسق في جميع أنحاء المؤسسة. توفر إدارة البيانات في Microsoft Purview طريقة لإدارة البيانات وفهمها وإدارتها باستخدام نهج موحد، مع ميزات مركزة على الرؤية، والتقدير، وثقة البيانات.

يمكن للمؤسسات تبسيط الرؤية عبر الكتالوجات ومصادر البيانات المتباينة، ودعم مسؤولي البيانات بجودة البيانات وتتبعها، وتحسين اكتشاف البيانات وفهمها على نطاق واسع باستخدام إدارة البيانات في Microsoft Purview. وتشمل خبرتها في مجال الإدارة خريطة البيانات لمسح الأصول والتقاط البيانات الوصفية، والفهرس الموحد للبحث عن البيانات وتنسيقها وإدارة الوصول إليها.

بالنسبة لفرق الأمان والتوافق، يمكن أن تسهل ملكية البيانات ذات الإدارة الأفضل ما يلي:

• ابحث عن البيانات الحساسة عبر البيئات الموزعة.
• يمكن تحسين الثقة في البيانات من خلال معلومات الجودة والتنقل.
• ادعم استخدام البيانات المسؤولة في التحليلات وسيناريوهات الذكاء الاصطناعي.
• اعمل من منظور أكثر شمولية لاحتياجات أمان البيانات والإدارة والتوافق.

تعرّف على المزيد عن إنشاء إدارة بيانات المؤسسة لمؤسستك باستخدام إدارة بيانات Microsoft Purview.