Che cos'è la governance dei dati per la sicurezza?

La governance dei dati è importante per la sicurezza perché offre alle organizzazioni un modo coerente per individuare i dati sensibili, proteggerli, controllarne l’accesso e monitorarne l’utilizzo. Gettate queste basi, i team della sicurezza possono ridurre i rischi in ambienti complessi, come servizi cloud, sistemi locali, applicazioni SaaS (Software as a Service), endpoint e strumenti di IA.

Una governance dei dati solida aiuta i team della sicurezza a ridurre il rischio di violazioni dei dati, cyberattacchi e minacce interne, rendendo i dati sensibili più facili da trovare, classificare, proteggere e tracciare. Ciò riduce anche l'esposizione accidentale, tramite l’applicazione dei controlli di accesso chiari e l'applicazione dei criteri, quindi è meno probabile che i dati vengano condivisi o gestiti al di fuori dei limiti approvati.

Con l'adozione sempre maggiore di servizi cloud, piattaforme SaaS (Software as a Service) e app di AI, la governance offre una struttura comune per le pratiche di protezione e conformità in tutti questi ambienti. Questa coerenza consente ai team di gestire il rischio dei dati senza basarsi su regole diverse per ogni sistema o flusso di lavoro.

Vantaggi principali per i team della sicurezza

Un programma di governance ben definito può aiutare le organizzazioni a:

• Ridurre il rischio di violazioni e minacce interne identificando, proteggendo e monitorando i dati sensibili.
• Evitare l'esposizione accidentale e la condivisione eccessiva, tramite l'applicazione dei criteri e controlli di accesso avanzati.
• Supportare l’adozione di cloud, SaaS (Software as a Service) e intelligenza artificiale, applicando pratiche standardizzate di protezione e conformità in tutti gli ambienti.
• Rafforzare la conformità e la preparazione agli audit, allineando la gestione dei dati ai requisiti legali, normativi e di settore.
• Migliorare la risposta agli incidenti, rendendo più facile tracciare accessi e utilizzo dei dati durante le indagini.
• Creare fiducia nei dati aziendali e di intelligenza artificiale, così i team possono prendere decisioni con maggiore attendibilità.
• Aumentare l’efficienza operativa, attraverso controlli più automatizzati e standardizzati.

Senza una governance chiara, i team della sicurezza spesso dedicano più tempo a individuare i dati sensibili, verificare chi vi ha accesso e ricostruire come le informazioni si spostano tra i sistemi. Grazie a un sistema di governance ben strutturato, questi team dispongono di un principio più solido per la protezione, le indagini, le verifiche di conformità e i processi decisionali quotidiani.

Un programma di governance dei dati moderno e basato sulla sicurezza richiede due principi:

• Un ciclo di vita chiaro per definire come vengono svolte le attività di governance.
• Un insieme di aree di interesse principali che guidano le decisioni quotidiane.

Insieme, questi elementi aiutano le organizzazioni a identificare, classificare, proteggere e monitorare i dati sensibili in tutta l'azienda.

Un framework pratico inizia con un ciclo di vita replicabile. Ogni fase trae origine dalla precedente, offrendo ai team di operazioni per la sicurezza (SecOps) un modo strutturato per gestire nel tempo il rischio legato ai dati.

1. Definire criteri e standard

Definire le regole su come i dati sensibili devono essere classificati, resi accessibili, condivisi, conservati e protetti, integrando fin dall’inizio i requisiti di sicurezza e conformità.

2. Implementare i controlli di sicurezza e governance

Mettere in pratica queste regole tramite controlli tecnici, restrizioni di accesso, etichettatura e applicazione dei criteri in tutti i sistemi e flussi di lavoro.

3. Monitorare l'utilizzo e i rischi legati ai dati

Monitorare dove vengono trasferiti i dati sensibili, come vengono utilizzati e dove potrebbero sviluppare attività rischiose o spostamenti rispetto ai criteri corretti.

4. Analizzare e correggere gli eventi imprevisti

Esaminare i problemi, tracciare le attività, limitare l’esposizione e correggere problemi legati ad accesso, gestione o supervisione.

5. Iterazione e miglioramento

Perfezionare criteri, controlli e processi in base all'evoluzione di minacce, esigenze aziendali, tecnologie e normative.

La maturità della governance dei dati aiuta le organizzazioni a valutare il programma attuale da una prospettiva relativa alla sicurezza, da controlli ad hoc e reattivi a un framework di sicurezza più proattivo. Offre ai team un modo pratico per comprendere il punto in cui sono giunti e cosa è necessario migliorare.

Una revisione della maturità deve esaminare attentamente le aree che influiscono maggiormente sul rischio e sulla supervisione dei dati. Ciò include il livello di individuazione dei dati sensibili da parte dell'organizzazione, l'applicazione dei controlli di accesso, la risposta agli eventi imprevisti e il monitoraggio della conformità nel tempo.

Le domande da porre includono:

• I dati sensibili sono classificati in modo coerente tra tutti gli ambienti?
• I criteri di accesso vengono applicati in modo chiaro e tenendo conto dei privilegi minimi?
• I team possono monitorare in modo continuativo i comportamenti rischiosi relativi ai dati e le minacce emergenti?
• I controlli e processi di risposta agli eventi imprevisti sono regolari, tracciabili e tempestivi?

Con la maturazione di un programma, gli obiettivi incentrati sulla sicurezza dovrebbero diventare più coerenti e più facili da misurare. Gli obiettivi comuni includono:

• Classificazione coerente dei dati sensibili in tutti gli ambienti in modo che la stessa tipologia di informazioni venga gestita nello stesso modo
• Applicazione automatica dei criteri di accesso e dei privilegi minimi per ridurre l'accesso non necessario e limitare la deriva dei criteri
• Monitoraggio continuo per i comportamenti dei dati rischiosi e le minacce in modo che i problemi possano essere rilevati in precedenza

Controlli regolari e risposta rapida e tracciabile agli eventi imprevisti per supportare indagini, responsabilità e verifiche di conformità.

Un modello di maturità può aiutare a valutare i progressi, classificare gli investimenti per la sicurezza in ordine di priorità e comunicare alla leadership i miglioramenti in modo chiaro. Inoltre offre ai team una struttura condivisa per decidere quali problemi affrontare per primi e come misurare il cambiamento nel tempo.

La maturità della governance dei dati non è un traguardo una tantum. I programmi devono essere rivisti e perfezionati con la modifica di minacce, tecnologie e normative, così i controlli di sicurezza e le pratiche di governance continuano a rispecchiare i rischi attuali.

La governance dei dati, la sicurezza e la conformità dei dati sono strettamente correlate, ma non sono la stessa cosa. La governance dei dati definisce come i dati vengono organizzati, assegnati in proprietà e gestiti in tutta l'organizzazione. La sicurezza dei dati applica controlli tecnici e di processo per proteggere questi dati. La conformità assicura che le procedure di governance e sicurezza siano allineate a quelle legali, normative e del settore.

La governance dei dati stabilisce la struttura dei dati. Questa definisce chi possiede i dati, come devono essere classificati, come devono essere gestiti e quali standard si applicano all'intera organizzazione. Per i team di sicurezza, la governance fornisce il modello operativo per la gestione coerente delle informazioni riservate.

La sicurezza dei dati mette in pratica queste regole tramite controlli che consentono di proteggere le informazioni riservate da perdita, uso improprio o accesso non autorizzato. Esempi comuni includono prevenzione della perdita dei dati (DLP), Information Rights Management (IRM), etichette di riservatezza, Gestione della postura di sicurezza dei dati (DSPM) e controlli dei rischi Insider. Queste misure consentono di ridurre l'esposizione tra servizi cloud, sistemi locali, endpoint, app e flussi di lavoro di intelligenza artificiale.

La conformità è incentrata sul fatto che le procedure per i dati soddisfino requisiti esterni e interni. Ciò include framework normativi come GDPR e HIPAA, insieme a criteri aziendali e aspettative di audit. In pratica, la conformità dipende sia da una governance solida che da controlli di sicurezza efficaci.

Queste tre discipline funzionano meglio quando sono allineate:

• La governance definisce il modo in cui i dati devono essere organizzati, gestiti e l’attribuzione della proprietà.
• La sicurezza applica i controlli per proteggere i dati nell'uso quotidiano.
• La conformità verifica che tali controlli e processi soddisfino gli standard richiesti.

Microsoft Purview offre un approccio unificato tra queste discipline su un'unica piattaforma, con funzionalità che coprono protezione, governance e conformità nell'era dell'intelligenza artificiale.

I team di sicurezza usano strumenti di governance dei dati per trovare i dati sensibili, classificarli, controllare l'accesso e monitorare il rischio su servizi cloud, sistemi locali, app SaaS (Software as a Service), endpoint e strumenti di intelligenza artificiale. Queste tecnologie consentono alle organizzazioni di applicare protezioni coerenti in un ambiente di dati ampio e spesso frammentato.

Un set di strumenti di governance dei dati avanzato deve supportare diverse funzioni chiave:

Individuazione e classificazione unificata dei dati. Trovare dati sensibili in ambienti cloud, locali, SaaS (Software as a Service) e di intelligenza artificiale, quindi classificarli in base alla riservatezza e all'impatto aziendale.

Applicazione di etichette di riservatezza e criteri. Applicare regole chiare per l'accesso, la condivisione, l'archiviazione e l'uso dei dati.

Prevenzione della perdita dei dati (DLP). Rilevare e bloccare lo spostamento rischioso dei dati tra posta elettronica, endpoint, browser e app cloud.

Gestione dei rischi Insider. Identifica i comportamenti degli utenti che possono mettere a rischio i dati sensibili, sia per uso improprio, negligenza o violazioni dei criteri.

Gestione della postura di sicurezza dei dati (DSPM). Valutare costantemente il rischio legato ai dati, esaminare problemi nei controlli e monitorare le problematiche connesse all'uso dell'IA, alla condivisione eccessiva di informazioni e all'esposizione di contenuti sensibili.

Cataloghi dei dati e glossari aziendali. Supportare la coerenza offrendo ai team un modo condiviso per descrivere, organizzare e individuare i dati in tutta l'azienda.

Automazione e intelligenza artificiale possono ridurre l'impegno manuale grazie a:

• Classificazione dei dati sensibili
• Rilevamento di attività rischiose
• Suggerimenti per i criteri e aggiornamenti dei controlli
• Revisione continuativa dell'esposizione dei dati e dei modelli di accesso

Queste funzionalità supportano anche la sicurezza dei dati di intelligenza artificiale aiutando i team a monitorare come i dati sensibili vengono usati nei flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale. In questo modo, i team della sicurezza dedicano meno tempo alla revisione manuale e più tempo per migliorare la protezione e rispondere ai rischi.

Senza gli strumenti corretti, è difficile tenere traccia della posizione in cui si trovano i dati sensibili, del modo in cui vengono etichettati, delle autorizzazioni di accesso e del modo in cui si spostano tra i sistemi. Con un set di strumenti di governance più efficace, i team di sicurezza possono applicare controlli più coerenti, rispondere più rapidamente ai problemi e mantenere una migliore supervisione negli ambienti dati moderni.

Un programma di governance dei dati sicuro funziona meglio quando i team di sicurezza, dati e conformità condividono la responsabilità della gestione delle informazioni riservate. L’assegnazione chiara della proprietà, dei criteri pratici e revisioni regolari aiutano le organizzazioni a ridurre il rischio, restando al passo con i cambiamenti di tecnologia, esigenze di business e normativa.

La governance dei dati non deve essere associata a un solo team. Responsabili della sicurezza, responsabili dei dati, team di conformità e sponsor esecutivi hanno tutti un ruolo nella definizione delle priorità, nell'approvazione dei criteri e nella revisione dei rischi. La proprietà condivisa consente di mantenere la governance allineata agli obiettivi aziendali e ai requisiti di sicurezza.

Non tutti i dati comportano lo stesso livello di rischio. Un punto di partenza pratico è concentrarsi sulle aree in cui l'esposizione avrebbe l'effetto maggiore, ad esempio:

• Dati HR
• Dati dei clienti
• Dati finanziari
• Proprietà intellettuale

A partire da questi domini, i team possono gestire le informazioni più riservate prima di espandere le attività di governance in modo più ampio.

I criteri di governance devono essere allineati ai principi di sicurezza di base, in particolare Zero Trust e privilegi minimi. Ciò significa che l'accesso ai dati sensibili deve essere limitato, esaminato regolarmente e associato a esigenze aziendali chiare. I criteri devono anche definire la modalità di classificazione, condivisione, conservazione e monitoraggio dei dati.

Il lavoro manuale di governance può essere lento e difficile da gestire su larga scala. L'automazione può essere utile supportando:

• Individuazione dei dati
• Classificazione
• Applicazione dei criteri
• Revisione continuativa dei modelli di accesso e utilizzo

In questo modo i team possono applicare controlli in ambienti complessi in modo più coerente.

La governance deve essere esaminata come funzione di sicurezza continuativa, non come una configurazione occasionale. Il monitoraggio continuo aiuta i team a individuare comportamenti rischiosi relativamente ai dati, esaminare le attività di audit e identificare prima le lacune nei controlli. I segnali utili possono includere log di controllo, informazioni dettagliate sul comportamento di sicurezza dei dati e risultati degli eventi imprevisti.

I criteri di governance devono essere rivisti e aggiornati man mano che le organizzazioni adottano nuovi servizi cloud, strumenti di intelligenza artificiale e piattaforme di collaborazione. Le nuove tecnologie spesso cambiano il modo in cui i dati vengono creati, condivisi e accessibili, il che significa che potrebbe essere necessario modificare anche le regole di governance.

Un programma di governance efficace dipende da molto più di strumenti e criteri. Ciò richiede anche una cultura dell'amministrazione e della responsabilità dei dati, in cui i team comprendano il loro ruolo nella protezione delle informazioni riservate e seguono le procedure approvate.

I modelli di maturità possono aiutare le organizzazioni a misurare lo stato di avanzamento, identificare i punti deboli e impostare le priorità per il miglioramento. Offrono inoltre alla leadership una visione più chiara del modo in cui le attività di governance si sviluppano nel tempo.

Anche i programmi di governance dei dati ben pianificati possono riscontrare ostacoli. I problemi più comuni includono dati in silo, visibilità limitata, vincoli di risorse e resistenza al cambiamento. Questi problemi possono rallentare i progressi, creare lacune nella postura di sicurezza e rendere più difficile per i team di sicurezza applicare protezioni coerenti all'interno dell'organizzazione.

Dati in silo

Le informazioni riservate spesso si trovano in sistemi, team e piattaforme separati. Quando i dati sono distribuiti, diventa più difficile classificarli, proteggerli e monitorarli in modo coerente.

Mancanza di visibilità

Molte organizzazioni hanno difficoltà a vedere dove risiedono i dati sensibili, chi può accedervi e come si spostano tra servizi cloud, endpoint, app SaaS (Software as a Service) e strumenti di intelligenza artificiale. Senza questa visualizzazione, il rischio è più difficile da gestire.

Vincoli delle risorse

Il lavoro di governance può bloccarsi quando i team non dispongono di tempo, personale o supporto tecnico sufficienti per mantenere aggiornati criteri, classificazioni e revisioni.

Resistenza organizzativa

Le attività di governance spesso richiedono modifiche nel modo in cui le persone archiviano, condividono e gestiscono le informazioni. Ciò può creare problemi se i team considerano la governance come processo aggiuntivo anziché come parte della riduzione dei rischi.

Alcuni passaggi mirati possono aiutare a far avanzare un programma:

• Invece di cercare di gestire tutto insieme, è meglio iniziare con i domini di dati ad alto rischio, come quelli relativi a risorse umane, finanziari, dei clienti o a proprietà intellettuale.
• Migliorare innanzitutto la visibilità, individuando dove sono archiviati i dati sensibili e come vi si accede.
• Usare l'automazione laddove possibile per l'individuazione, la classificazione e l'applicazione dei criteri per ridurre il lavoro manuale.
• Definire chiaramente le responsabilità tra i team di sicurezza, dati e conformità, in modo che le decisioni di governance non si blocchino.
• Esaminare e aggiornare regolarmente i criteri quando cambiano i servizi cloud, gli strumenti di intelligenza artificiale e i flussi di lavoro aziendali.
• Usare i modelli di maturità per tenere traccia dello stato di avanzamento e mostrare alla dirigenza dove è necessaria maggiore attenzione o investimento.

L'obiettivo non è quello di risolvere tutti i problemi di governance contemporaneamente. Un approccio costante, incentrato su visibilità, proprietà condivisa e miglioramenti gestibili, può rendere la governance più sostenibile e più utile per i team di sicurezza nel tempo.

Un programma di governance dei dati incentrato sulla sicurezza necessita di strumenti che consentano ai team di comprendere i dati, organizzarli in modo chiaro e applicare una supervisione coerente nell'intera azienda. La Governance dei dati di Microsoft Purview offre un modo per gestire, comprendere e governare i dati con un approccio unificato, con funzionalità incentrate su visibilità, cura e sicurezza dei dati.

Le organizzazioni possono semplificare la visibilità tra cataloghi e origini dati diversi, supportare gli amministratori dei dati con qualità e derivazione dei dati e migliorare l'individuazione e la comprensione dei dati su larga scala con Governance dei dati di Microsoft Purview. L'esperienza di governance include Data Map per l'analisi di asset e l'acquisizione di metadati e Unified Catalog per la ricerca, cura e gestione dell'accesso ai dati.

Per i team di sicurezza e conformità, una migliore gestione dei dati può semplificare le seguenti attività:

• Trovare dati sensibili in ambienti distribuiti.
• Migliorare la fiducia nei dati attraverso informazioni sulla qualità e sulla provenienza.
• Supportare l'uso responsabile dei dati in scenari di analisi e intelligenza artificiale.
• Lavorare da una visualizzazione più unificata delle esigenze di sicurezza, governance e conformità dei dati.

Altre informazioni sulla definizione della governance dei dati aziendali per l'organizzazione con Governance dei dati di Microsoft Purview.