Mit jelent a biztonsági adatgazdálkodás?

Az adatgazdálkodás azért fontos a biztonság szempontjából, mert egységes módot ad a szervezeteknek a bizalmas adatok azonosítására, védelmére, a hozzáférés szabályozására és a használatuk nyomon követésére. Ha ez az alap megvan, a biztonsági csapatok csökkenthetik a kockázatot az összetett környezetekben, amelyek felhőszolgáltatásokat, helyszíni rendszereket, SaaS-alkalmazásokat, végpontokat és AI-eszközöket tartalmaznak.

A hatékony adatgazdálkodással a biztonsági csapatok csökkenthetik az adatszivárgás, a kibertámadások és a belső fenyegetések kockázatát azáltal, hogy megkönnyítik a bizalmas adatok megtalálását, besorolását, védelmét és nyomon követését. Emellett csökkenti a véletlen kitettséget is azáltal, hogy világos hozzáférési vezérlőket és szabályzatérvényesítést alkalmaz, így kisebb az esélye annak, hogy az adatokat túl széles körben megosztják vagy a jóváhagyott kereteken kívül kezelik.

Ahogy a szervezetek egyre több felhőszolgáltatást, SaaS-platformot és AI-alkalmazást vezetnek be, a szabályozás közös struktúrát biztosít a védelmi és megfelelőségi eljárásokhoz ezekben a környezetekben. Ez a következetesség segít a csapatoknak kezelni az adatkockázatot anélkül, hogy minden rendszerhez vagy munkafolyamathoz külön szabályokra kellene támaszkodniuk.

Fő előnyök a biztonsági csapatok számára

Egy jól definiált szabályozási program segíthet a szervezeteknek:

• Csökkenteni a szabálysértéseket és a belső kockázatokat a bizalmas adatok azonosításával, védelmével és figyelésével.
• Megakadályozni a véletlen kitettséget és a túlzott megosztást hatékony hozzáférés-vezérléssel és szabályzatkényszerítéssel.
• Támogatni a felhőt, az SaaS-t és az AI-bevezetést szabványosított védelmi és megfelelőségi eljárások alkalmazásával a különböző környezetekben.
• Megerősíteni a megfelelőséget és az auditálásra való felkészültséget az adatkezelés jogi, szabályozási és iparági követelményekhez való igazításával.
• Javítani az incidensekre adott válaszokat azáltal, hogy a vizsgálatok során könnyebben nyomon követhetővé teszik az adatokhoz való hozzáférést és a használatot.
• Növelni az üzleti és AI-adatokba vetett bizalmat, hogy a csapatok magabiztosabban hozhassanak döntéseket.
• Növelni a működési hatékonyságot automatizáltabb és szabványosabb vezérlőkkel.

Egyértelmű szabályozás hiányában a biztonsági csapatok gyakran több időt töltenek azzal, hogy megkeressék a bizalmas adatokat, ellenőrizzék, ki fér hozzájuk, és összerakják, hogyan mozogtak az információk a rendszerek között. A szabályozás megléte esetén erősebb alapjuk van a védelemhez, a kivizsgáláshoz, a megfelelőségi felülvizsgálatokhoz és a napi döntéshozatalhoz.

Egy modern, a biztonság által irányított adatgazdálkodási programhoz két dolog szükséges:

• Egyértelmű életciklus a szabályozási munka végrehajtásához.
• A mindennapi döntéseket meghatározó alapvető fókuszterületek.

Ezek együtt segítenek a szervezeteknek a bizalmas adatok azonosításában, osztályozásában, védelmében és felügyeletében az egész vállalatnál.

A gyakorlatias keretrendszer egy ismételhető életciklussal kezdődik. Minden fázis az azt megelőzőre épül, így a biztonsági műveletek (SecOps) csapatai strukturált módon kezelhetik az adatkockázatokat hosszú távon.

1. Szabályzatok és szabványok meghatározása

Határozza meg azokat a szabályokat, amelyek szerint osztályozni, hozzáférhetővé tenni, megosztani, megőrizni és védeni kell a bizalmas adatokat, és építse be a biztonsági és megfelelőségi követelményeket a kezdettől fogva.

2. Biztonsági és irányítási vezérlők implementálása

A szabályokat technikai vezérlőkkel, hozzáférési korlátozásokkal, címkézéssel és a szabályzatok érvényesítésével valósítsa meg a rendszerekben és a munkafolyamatokban.

3. Az adathasználat és a kockázatok figyelése

Kövesse nyomon, hol mozognak a bizalmas adatok, hogyan használják őket, és hol alakulhat ki kockázatos tevékenység vagy szabályzattól való eltérés.

4. Incidensek kivizsgálása és szervizelése

Vizsgálja felül a problémákat, kövesse vissza a tevékenységeket, korlátozza a kitettséget, és javítsa a hiányosságokat a hozzáférésben, a kezelésben vagy a felügyeletben.

5. Iterálás és fejlesztés

Finomítsa a szabályzatokat, a vezérlőket és a folyamatokat, ahogy a fenyegetések, az üzleti igények, a technológiák és a szabályozások változnak.

Az adatgazdálkodás érettségi szintje segít a szervezeteknek biztonsági szemszögből értékelni jelenlegi programjukat, és meghatározni, hol tartanak az ad hoc, reaktív vezérlőktől a proaktívabb biztonsági keretrendszerek felé vezető fejlődésben. Gyakorlati módot kínál a csapatoknak arra, hogy megértsék, hol tartanak jelenleg, és mit kell javítaniuk a következő lépésben.

Az érettségi felülvizsgálatnak alaposan meg kell vizsgálnia azokat a területeket, amelyek a legnagyobb hatással vannak az adatkockázatra és a felügyeletre. Ide tartozik annak felmérése, hogy a szervezet hosszú távon mennyire jól fedezi fel a bizalmas adatokat, alkalmaz hozzáférés-vezérléseket, reagál az incidensekre, és figyeli a megfelelőséget.

Az alábbi kérdéseket érdemes feltenni:

• Az érzékeny adatok osztályozása egységes az összes környezetben?
• A hozzáférési szabályzatok alkalmazása egyértelműen és a minimális jogosultság elvének szem előtt tartásával történik?
• A csapatok folyamatosan tudják figyelni a kockázatos adatviselkedést és a kialakuló fenyegetéseket?
• Rendszeresek, nyomon követhetők és időszerűek az auditálások és az incidenskezelési folyamatok?

Ahogy a program kiforrottabbá válik, a biztonságközpontú céloknak egységesebbé és könnyebben mérhetővé kell válniuk. Gyakori célok többek között a következők:

• A bizalmas adatok következetes osztályozása minden környezetben, hogy az azonos típusú információk azonos módon legyenek kezelve
• A minimális jogosultsági és hozzáférési szabályzatok automatikus kényszerítése a szükségtelen hozzáférés csökkentése és a szabályzattól való eltérés korlátozása érdekében
• A kockázatos adatviselkedés és a fenyegetések folyamatos figyelése, hogy a problémák korábban felfedezhetők legyenek

Rendszeres ellenőrzések és gyors, nyomon követhető incidenskezelés a vizsgálatok, az elszámoltathatóság és a megfelelőségi felülvizsgálatok támogatására.

Az érettségi modell segíthet a fejlődés mérésében, a biztonsági befektetések rangsorolásában és a vezetőség felé való egyértelmű kommunikációban. Emellett megosztott struktúrát is biztosít a csapatoknak annak eldöntéséhez, hogy mely hiányosságokat kell először orvosolni, és hogyan mérhető a változás az idő múlásával.

Az adatgazdálkodás érettsége nem egyszeri mérföldkő. A programokat a fenyegetések, a technológiák és a szabályozások változásának megfelelően kell áttekinteni és finomítani, hogy a biztonsági vezérlők és szabályozási eljárások továbbra is megfeleljenek a jelenlegi kockázatoknak.

Az adatgazdálkodás, az adatbiztonságés a megfelelőség szorosan összefügg, de nem azonosak. Az adatgazdálkodás határozza meg, hogy az adatok hogyan rendszerezhetők, birtokolhatók és kezelhetők az egész vállalatban. Az adatbiztonság technikai és folyamatvezérlőket alkalmaz az adatok védelme érdekében. A megfelelőség biztosítja, hogy ezek az irányítási és biztonsági eljárások megfeleljenek a jogi, szabályozási és iparági előírásoknak.

Az adatgazdálkodás meghatározza az adatok körüli struktúrát. Meghatározza, ki a felelős az adatokért, hogyan kell azokat osztályozni, kezelni, és milyen szabványok vonatkoznak a szervezetre. A biztonsági csapatok számára az adatgazdálkodás biztosítja azt a működési modellt, amellyel a bizalmas információkat egységesen lehet kezelni.

Az adatbiztonság ezeket a szabályokat a gyakorlatba ülteti át olyan vezérlőkkel, amelyek segítenek megvédeni a bizalmas információkat az adatvesztéstől, a helytelen használattól vagy az illetéktelen hozzáféréstől. Gyakori példák a DLP, a tartalomvédelem (IRM), a bizalmassági címkék, az adatbiztonságiállapot-kezelés (DSPM) és a belső kockázatokat kezelő vezérlők. Ezek az intézkedések segítenek csökkenteni a kitettséget a felhőszolgáltatásokban, a helyszíni rendszerekben, a végpontokon, az alkalmazásokban és az AI-munkafolyamatokban.

A megfelelőség arra összpontosít, hogy az adatkezelési eljárások megfelelnek-e a külső és belső követelményeknek. Ez magában foglalja az olyan szabályozási keretrendszereket, mint a GDPR és a HIPAA, valamint a vállalati szabályzatokat és a auditálási elvárásokat. A gyakorlatban a megfelelőség mind a megfelelő szabályozástól, mind az erős biztonsági vezérlőktől függ.

A következő három terület akkor működik a legjobban, ha össze vannak hangolva:

• Az adatgazdálkodás meghatározza, hogyan kell az adatokat rendszerezni, kié kell legyenek, és hogyan kell kezelni őket.
• A biztonság vezérlőket alkalmaz az adatok mindennapi használat közbeni védelmére.
• A megfelelőség ellenőrzi, hogy ezek a vezérlők és folyamatok megfelelnek-e az előírt szabványoknak.

A Microsoft Purview egyetlen platformon kínál egységes megközelítést ezekhez a területekhez, és olyan képességeket nyújt, amelyek a mesterséges intelligencia korszakában a védelem, az adatgazdálkodás és a megfelelőség terén felmerülő igényeket egyaránt kielégítik.

A biztonsági csapatok adatgazdálkodási eszközöket használnak a bizalmas adatok felderítésére, osztályozására, a hozzáférés vezérlésére és a kockázatok figyelésére a felhőszolgáltatásokban, a helyszíni rendszerekben, a SaaS-alkalmazásokban, a végpontokon és az AI-eszközökben. Ezek a technológiák segítenek a szervezeteknek egységes védelmeket alkalmazni egy széles körű és gyakran széttagolt adatkörnyezetben.

Egy hatékony adatgazdálkodási eszközkészletnek több fő funkciót is támogatnia kell:

Egyesített adatfeltárás és adatosztályozás. Megkeresheti a bizalmas adatokat a felhőbeli, helyszíni, SaaS- és AI-környezetekben, majd a bizalmasság és az üzleti hatás alapján osztályozhatja azokat.

Bizalmassági címkézés és szabályzatérvényesítés. Egyértelmű szabályokat alkalmazhat arra, hogyan lehet az adatokat elérni, megosztani, tárolni és használni.

Adatveszteség-megelőzés (DLP). Észlelheti és letilthatja a kockázatos adatmozgást e-mailek, végpontok, böngészők és felhőalkalmazások között.

Belső kockázatkezelés. Azonosíthatja a bizalmas adatokat veszélyeztető felhasználói viselkedést, legyen szó visszaélésről, hanyagságról vagy szabályzatmegsértésről.

Adatbiztonságiállapot-kezelés (DSPM). Folyamatosan felmérheti az adatokat érintő kockázatokat, áttekintheti a vezérlési hiányosságokat, és nyomon követheti az AI-használathoz, a túlzott megosztáshoz és a nyilvánosságra került érzékeny tartalomhoz kapcsolódó problémákat.

Adatkatalógusok és üzleti szószedetek. Támogathatja a konzisztenciát azáltal, hogy közös módot biztosít a csapatoknak az adatok leírására, rendszerezésére és megkeresésére az egész vállalatban.

Az automatizálás és az AI csökkentheti a manuális munkát az alábbiakban segítve:

• Bizalmas adatok besorolása
• Kockázatos tevékenységek észlelése
• Szabályzatjavaslatok és vezérlőelemek frissítése
• Az adatok kitettségének és hozzáférési mintáinak folyamatos áttekintése

Ezek a képességek az AI-adatbiztonságot is támogatják, mert segítenek a csapatoknak figyelni, hogyan használják az érzékeny adatokat az AI-alapú folyamatokban. Így a biztonsági csapatok kevesebb időt töltenek manuális ellenőrzéssel, és többet tudnak foglalkozni a védelem javításával és a kockázatok kezelésével.

A megfelelő eszközök nélkül nehéz nyomon követni, hogy hol találhatók a bizalmas adatok, hogyan vannak címkézve, kik férhetnek hozzájuk, és hogyan mozognak a rendszerek között. Erősebb adatgazdálkodási eszközkészlettel a biztonsági csapatok egységesebb vezérlőket alkalmazhatnak, gyorsabban reagálhatnak a problémákra, és jobb felügyeletet tarthatnak fenn a modern adatkörnyezetekben.

Egy hatékony adatgazdálkodási program akkor működik a legjobban, ha a biztonsági, adat- és megfelelőségi csapatok közösen felelnek az érzékeny információk kezeléséért. Az egyértelmű felelősségi körök, a gyakorlatias szabályzatok és a rendszeres felülvizsgálat segítenek a szervezeteknek csökkenteni a kockázatot, miközben lépést tartanak a technológiai, üzleti és szabályozási változásokkal.

Az adatgazdálkodás nem lehet csak egyetlen csapat feladata. A biztonsági vezetőknek, az adatvezetőknek, a megfelelőségi csapatoknak és a felsővezetői szponzoroknak is szerepük van a prioritások meghatározásában, a szabályzatok jóváhagyásában és a kockázatok felülvizsgálatában. A közös felelősség segít abban, hogy az adatgazdálkodás összhangban maradjon az üzleti célokkal és a biztonsági követelményekkel is.

Nem minden adat hordoz ugyanakkora kockázatot. Gyakorlati kiindulópontként azokra a területekre kell összpontosítani, ahol a legnagyobb az kitettség, például:

• HR-adatok
• Ügyféladatok
• Pénzügyi adatok
• Szellemi tulajdon

Az ezekre a területekre való összpontosítás segíti a csapatokat abban, hogy először a legérzékenyebb információkat kezeljék, majd ezt követően szélesebb körre terjesszék ki az adatgazdálkodási erőfeszítéseket.

Az adatgazdálkodási szabályzatoknak összhangban kell lenniük az alapvető biztonsági elvekkel, különösen a Teljes felügyelet és a minimális jogosultság elvével. Ez azt jelenti, hogy a bizalmas adatokhoz való hozzáférést korlátozni kell, rendszeresen felül kell vizsgálni, és az egyértelmű üzleti igényekhez kell kötni. A szabályzatoknak az adatok besorolásának, megosztásának, megőrzésének és figyelésének módját is meg kell határozniuk.

A manuális szabályozási munka nagy méretekben lassú és nehezen tartható fenn. Az automatizálás a következők támogatásával segíthet:

• Adatfeltárás
• Osztályozás
• Szabályzatok érvényesítése
• A hozzáférési és használati minták folyamatos áttekintése

Ez egységesebb módot ad a csapatoknak a vezérlők alkalmazására összetett környezetekben.

A szabályozást folyamatos biztonsági funkcióként kell felülvizsgálni, nem egyszeri beállításként. A folyamatos figyelés segít a csapatoknak időben észrevenni a kockázatos adatviselkedést, áttekinteni az auditálási tevékenységet, és korábban azonosítani az ellenőrzési hiányosságokat. A hasznos jelek közé tartozhatnak az auditnaplók, az adatbiztonsági állapotelemzések és az incidensek megállapításai.

Az adatgazdálkodási szabályzatokat felül kell vizsgálni és frissíteni kell, ahogy a szervezetek új felhőszolgáltatásokat, AI-eszközöket és együttműködési platformokat vezetnek be. Az új technológiák gyakran átalakítják az adatok létrehozásának, megosztásának és hozzáférésének módját, ezért az adatgazdálkodási szabályoknak is alkalmazkodniuk kell ezekhez a változásokhoz.

Egy erős szabályozási program több eszköztől és szabályzattól függ. Adatgondnoki és elszámoltathatósági kultúrát is igényel, ahol a csapatok értik a szerepüket az érzékeny információk védelmében és az elfogadott gyakorlatok követésében.

Az érettségi modellek segíthetnek a szervezeteknek mérni az előrehaladást, azonosítani a gyenge pontokat, és meghatározni a fejlesztési prioritásokat. Emellett egyértelműbb képet adnak a vezetőségnek arról, hogyan fejlődnek a szabályozási erőfeszítések hosszú távon.

Még a jól megtervezett adatgazdálkodási programok is akadályokba ütközhetnek. A leggyakoribb problémák a szigetszerűen kezelt adatok, a korlátozott láthatóság, az erőforráshiány és a változással szembeni ellenállás. Ezek a problémák lelassíthatják az előrehaladást, hiányosságokat okozhatnak a biztonsági állapotban, és megnehezíthetik a biztonsági csapatok számára, hogy egységes védelmet alkalmazzanak a teljes szervezetben.

Elszigetelt adatok

A bizalmas információk gyakran különböző rendszerekben, csapatoknál és platformokon találhatók. Ha az adatok szétszórtan helyezkednek el, nehezebb őket egységesen osztályozni, védeni és figyelni.

Láthatóság hiánya

Sok szervezet nehezen látja át, hol vannak bizalmas adatok, ki férhet hozzájuk, és hogyan mozognak a felhőszolgáltatások, végpontok, SaaS-alkalmazások és AI-eszközök között. Enélkül nehezebb kezelni a kockázatokat.

Erőforrás-korlátozások

A szabályozási munka leállhat, ha a csapatok nem rendelkeznek elegendő idővel, személyzettel vagy technikai támogatással a szabályzatok, besorolások és vélemények naprakészen tartásához.

Szervezeti ellenállás

Az adatgazdálkodási erőfeszítések gyakran megkövetelik, hogy változzon az információk tárolása, megosztása és kezelése. Ez feszültséget okozhat, ha a csapatok az adatkezelést plusz folyamatnak tekintik, nem pedig a kockázatcsökkentés részének.

Néhány célzott lépés segíthet a programok előremozdításában:

• Kezdje a magas kockázatú adatterületekkel, például a HR-, pénzügyi, ügyfél- vagy szellemi tulajdonhoz kapcsolódó adatokkal, ahelyett hogy mindent egyszerre próbálna kezelni.
• Először javítsa a láthatóságot azzal, hogy azonosítja, hol tárolják az érzékeny adatokat, és hogyan férnek hozzájuk.
• Használjon automatizálást, ahol lehetséges a felderítéshez, az osztályozáshoz és a szabályzatok érvényesítéséhez, hogy csökkenjen a manuális munka.
• Állítson fel egyértelmű felelősségi köröket a biztonsági, adat- és megfelelőségi csapatok között, hogy az adatkezelési döntések ne akadozzanak.
• Rendszeresen tekintse át és frissítse a szabályzatokat, ahogy a felhőszolgáltatások, az AI-eszközök és az üzleti munkafolyamatok változnak.
• Használjon érettségi modelleket az előrehaladás nyomon követéséhez, és mutassa meg a vezetőségnek, hol van szükség nagyobb figyelemre vagy befektetésre.

A cél nem az, hogy egyszerre oldjon meg minden szabályozási problémát. A következetes megközelítés – amely a láthatóságra, a megosztott felelősségre és a jól kezelhető fejlesztésekre összpontosít – idővel fenntarthatóbbá és a biztonsági csapatok számára hasznosabbá teheti a szabályozás.

Egy biztonságközpontú adatirányítási programhoz olyan eszközökre van szükség, amelyek segítenek a csapatoknak megérteni az adataikat, áttekinthetően rendszerezni azokat, és egységes felügyeletet alkalmazni az egész vállalaton belül. A Microsoft Purview Adatgazdálkodás egységes megközelítést biztosít az adatok kezeléséhez, megértéséhez és irányításához, olyan képességekkel, amelyek az átláthatóságra, az adatgondozásra és az adatokba vetett bizalom erősítésére épülnek.

A Microsoft Purview Adatgazdálkodás használatával a szervezetek egyszerűbbé tehetik a különböző katalógusok és adatforrások láthatóságát, támogathatják az adatfeltárásokat az adatminőséggel és az adatéletúttal, és nagy méretekben fejleszthetik az adatfelderítést és -megértést. A szabályozási felületének része az adateszközök vizsgálatára és a metaadatok rögzítésére szolgáló Adattérkép, valamint az adatok keresésére, gondozására és elérésének kezelésére szolgáló Egységesített katalógus.

A biztonsági és megfelelőségi csapatok számára egy jobban irányított adatkörnyezet megkönnyítheti a következőket:

• A bizalmas adatok felderítését az elosztott környezetekben.
• Az adatokkal kapcsolatos bizalom növelését minőségi és életút-információk segítségével.
• A felelős adathasználat támogatását az elemzési és AI-forgatókönyvekben.
• Egy egységesebb nézet kialakítását az adatbiztonsági, adatgazdálkodási és megfelelőségi igényekről.

Tudjon meg többet arról, hogyan hozhat létre vállalati adatirányítást a szervezetében a Microsoft Purview Adatgazdálkodással.