Quản trị dữ liệu dành cho bảo mật là gì?

Quản trị dữ liệu quan trọng đối với bảo mật vì phương pháp này cung cấp cho tổ chức một cách nhất quán để xác định dữ liệu nhạy cảm, bảo vệ dữ liệu đó, kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu đó và giám sát cách dữ liệu được sử dụng. Khi nền tảng đó đã được áp dụng, các nhóm bảo mật có thể giảm rủi ro trong các môi trường phức tạp bao gồm dịch vụ đám mây, hệ thống tại chỗ, ứng dụng SaaS, thiết bị đầu cuối và công cụ AI.

Quản trị dữ liệu vững chắc giúp các nhóm bảo mật giảm rủi ro của vi phạm dữ liệu, cuộc tấn công qua mạng và mối đe dọa từ nội bộ bằng cách giúp dữ liệu nhạy cảm dễ tìm, dễ phân loại, dễ bảo vệ và dễ theo dõi hơn. Cách này cũng giảm tình trạng vô tình để lộ dữ liệu bằng cách áp dụng các biện pháp kiểm soát truy cập và thực thi chính sách rõ ràng, để dữ liệu ít có khả năng bị chia sẻ quá mức hoặc được xử lý ngoài phạm vi đã phê duyệt.

Khi các tổ chức sử dụng nhiều hơn dịch vụ đám mây, nền tảng SaaS và ứng dụng AI, việc quản trị cung cấp một cấu trúc chung cho các biện pháp bảo vệ và tuân thủ trong các môi trường đó. Sự nhất quán đó giúp các nhóm quản lý rủi ro liên quan đến dữ liệu mà không phải dựa vào các quy tắc khác nhau cho từng hệ thống hoặc quy trình làm việc.

Lợi ích chính cho các nhóm bảo mật

Một chương trình quản trị được xác định rõ có thể giúp tổ chức:

• Giảm rủi ro vi phạm và rủi ro từ nội bộ bằng cách xác định, bảo vệ, và giám sát dữ liệu nhạy cảm.
• Ngăn chặn tình trạng vô tình lộ dữ liệu và chia sẻ quá mức thông qua biện pháp kiểm soát truy cập mạnh và thực thi chính sách.
• Hỗ trợ việc áp dụng đám mây, SaaS và AI bằng cách áp dụng các biện pháp bảo vệ và tuân thủ chuẩn hóa trong các môi trường.
• Tăng cường tuân thủ và mức độ sẵn sàng kiểm tra bằng cách điều chỉnh cách xử lý dữ liệu theo các yêu cầu pháp lý, quy định và ngành.
• Cải thiện khả năng ứng phó sự cố bằng cách làm cho việc truy vết quyền truy cập và cách sử dụng dữ liệu dễ dàng hơn trong quá trình điều tra.
• Tạo dựng lòng tin vào dữ liệu doanh nghiệp và dữ liệu AI để các nhóm có thể ra quyết định tự tin hơn.
• Tăng hiệu quả vận hành thông qua các biện pháp kiểm soát được tự động hóa và chuẩn hóa nhiều hơn.

Nếu không có cách quản trị rõ ràng, các nhóm bảo mật thường phải mất nhiều thời gian hơn để tìm dữ liệu nhạy cảm, xác nhận ai đang có quyền truy cập và ghép nối cách thông tin đã di chuyển qua các hệ thống. Khi đã có cách quản trị, họ có nền tảng vững chắc hơn cho việc bảo vệ, điều tra, xem xét tuân thủ và ra quyết định hằng ngày.

Một chương trình quản trị dữ liệu hiện đại, theo định hướng bảo mật, cần hai điều:

• Một vòng đời rõ ràng cho cách triển khai công việc quản trị.
• Một bộ trọng tâm cốt lõi để định hướng các quyết định hằng ngày.

Các yếu tố này cùng giúp tổ chức xác định, phân loại, bảo vệ và giám sát dữ liệu nhạy cảm trong toàn doanh nghiệp.

Một khuôn khổ thực tiễn bắt đầu bằng một vòng đời có thể lặp lại. Mỗi giai đoạn dựa trên giai đoạn trước, cung cấp cho các nhóm vận hành bảo mật (SecOps) một cách làm có cấu trúc để quản lý rủi ro dữ liệu theo thời gian.

1. Xác định chính sách và tiêu chuẩn

Thiết lập các quy tắc về cách dữ liệu nhạy cảm nên được phân loại, truy cập, chia sẻ, lưu giữ và bảo vệ với các yêu cầu bảo mật và tuân thủ được tích hợp ngay từ đầu.

2. Triển khai các biện pháp kiểm soát bảo mật và quản trị

Đưa các quy tắc đó vào thực tiễn thông qua các biện pháp kiểm soát kỹ thuật, hạn chế truy cập, gắn nhãn và thực thi chính sách trong các hệ thống và quy trình làm việc.

3. Theo dõi việc sử dụng dữ liệu và rủi ro

Theo dõi nơi dữ liệu nhạy cảm di chuyển, cách dữ liệu được sử dụng và nơi hoạt động tiềm ẩn rủi ro hoặc tình trạng lệch chính sách có thể đang hình thành.

4. Điều tra và khắc phục sự cố

Xem xét sự cố, theo dõi hoạt động, ngăn chặn lộ dữ liệu và khắc phục các lỗ hổng trong truy cập, xử lý hoặc giám sát.

5. Đánh giá và cải thiện

Điều chỉnh chính sách, biện pháp kiểm soát và quy trình khi mối đe dọa, nhu cầu kinh doanh, công nghệ, và quy định thay đổi.

Mức độ trưởng thành trong quản trị dữ liệu giúp tổ chức đánh giá chương trình hiện tại dưới góc nhìn bảo mật — từ các biện pháp kiểm soát mang tính chất tạm thời, phản ứng thụ động đến một khung bảo mật chủ động hơn. Cách này giúp các nhóm có một phương pháp thực tế để hiểu vị trí hiện tại và những gì cần cải thiện tiếp theo.

Một quy trình xem xét mức độ trưởng thành nên rà soát kỹ các lĩnh vực ảnh hưởng nhiều nhất đến việc giám sát và rủi ro liên quan đến dữ liệu. Quy trình này bao gồm mức độ hiệu quả của tổ chức trong việc phát hiện dữ liệu nhạy cảm, áp dụng các biện pháp kiểm soát truy cập, ứng phó với sự cố và giám sát tuân thủ theo thời gian.

Các câu hỏi cần đặt ra bao gồm:

• Dữ liệu nhạy cảm có được phân loại nhất quán trong các môi trường không?
• Chính sách truy cập có được áp dụng rõ ràng và thực thi theo nguyên tắc đặc quyền tối thiểu không?
• Các nhóm có thể theo dõi hành vi dữ liệu rủi ro và các mối đe dọa mới xuất hiện một cách liên tục không?
• Quy trình kiểm tra và ứng phó sự cố có diễn ra thường xuyên, có thể theo dõi và kịp thời không?

Khi chương trình phát triển hơn, mục tiêu tập trung vào bảo mật nên trở nên nhất quán hơn và dễ đo lường hơn. Các mục tiêu chung bao gồm:

• Phân loại nhất quán dữ liệu nhạy cảm trong tất cả các môi trường để các loại thông tin giống nhau được xử lý theo cùng một cách
• Tự động thực thi nguyên tắc đặc quyền tối thiểu và chính sách truy cập để giảm quyền truy cập không cần thiết và hạn chế tình trạng lệch chính sách
• Giám sát liên tục các hành vi dữ liệu rủi ro và các mối đe dọa để phát hiện vấn đề sớm hơn

Kiểm tra định kỳ và ứng phó sự cố nhanh chóng có thể theo dõi để hỗ trợ điều tra, trách nhiệm giải trình và xem xét tuân thủ.

Mô hình trưởng thành có thể giúp đo lường tiến độ, ưu tiên các khoản đầu tư vào bảo mật và truyền đạt biện pháp cải tiến tới lãnh đạo một cách rõ ràng. Mô hình này cũng mang đến cho các nhóm một cấu trúc chung để quyết định những khoảng trống nào cần xử lý trước và cách đo lường thay đổi theo thời gian.

Mức độ trưởng thành của việc quản trị dữ liệu không phải là một cột mốc chỉ diễn ra một lần. Các chương trình nên được xem xét và điều chỉnh khi mối đe dọa, công nghệ và quy định thay đổi, để các biện pháp kiểm soát bảo mật và biện pháp quản trị tiếp tục phù hợp với rủi ro hiện tại.

Quản trị dữ liệu, bảo mật dữ liệu và tuân thủ có liên quan chặt chẽ, nhưng không giống nhau. Quản trị dữ liệu xác định cách dữ liệu được tổ chức, sở hữu và quản lý trong toàn doanh nghiệp. Bảo mật dữ liệu áp dụng các biện pháp kiểm soát về kỹ thuật và quy trình để bảo vệ dữ liệu đó. Tuân thủ đảm bảo các biện pháp quản trị và bảo mật đó phù hợp với yêu cầu pháp lý, quy định và ngành.

Quản trị dữ liệu thiết lập cấu trúc xung quanh dữ liệu. Việc này giúp xác định người sở hữu dữ liệu, cách dữ liệu nên được phân loại, xử lý và các tiêu chuẩn nào được áp dụng trong toàn tổ chức. Với các nhóm bảo mật, quản trị cung cấp mô hình vận hành để quản lý thông tin nhạy cảm một cách nhất quán.

Bảo mật dữ liệu áp dụng những quy tắc đó vào thực tế thông qua các biện pháp kiểm soát giúp bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi mất mát, sử dụng sai mục đích hoặc truy cập trái phép. Các ví dụ phổ biến gồm DLP, quản lý quyền thông tin (IRM), nhãn độ nhay, quản lý vị thế bảo mật dữ liệu (DSPM) và các biện pháp kiểm soát rủi ro từ nội bộ. Những biện pháp này giúp giảm tình trạng lộ dữ liệu trên các dịch vụ đám mây, hệ thống tại chỗ, thiết bị đầu cuối, ứng dụng và quy trình AI.

Hoạt động tuân thủ tập trung vào việc các biện pháp với dữ liệu có đáp ứng các yêu cầu bên ngoài và nội bộ hay không. Biện pháp này bao gồm các khung quy định như GDPR và HIPAA, cùng với chính sách công ty và kỳ vọng kiểm tra. Trên thực tế, hoạt động tuân thủ phụ thuộc vào cả việc quản trị tốt lẫn các biện pháp kiểm soát bảo mật mạnh.

Ba nguyên tắc này hoạt động hiệu quả nhất khi được điều chỉnh:

• Quản trị xác định cách dữ liệu nên được tổ chức, sở hữu và quản lý.
• Bảo mật áp dụng các biện pháp kiểm soát để bảo vệ dữ liệu đó trong hoạt động sử dụng hằng ngày.
• Tuân thủ kiểm tra xem các biện pháp kiểm soát và quy trình đó có đáp ứng các tiêu chuẩn bắt buộc hay không.

Microsoft Purview cung cấp một phương pháp hợp nhất trong các lĩnh vực này trong một nền tảng duy nhất, với các khả năng đáp ứng nhu cầu bảo vệ, quản trị và tuân thủ trong kỷ nguyên AI.

Các nhóm bảo mật dùng các công cụ quản trị dữ liệu để tìm dữ liệu nhạy cảm, phân loại dữ liệu, kiểm soát quyền truy cập và giám sát rủi ro trong các dịch vụ đám mây, hệ thống tại chỗ, ứng dụng SaaS, thiết bị đầu cuối và công cụ AI. Những công nghệ này giúp tổ chức áp dụng các biện pháp bảo vệ nhất quán trong một môi trường dữ liệu rộng lớn và thường bị phân mảnh.

Một bộ công cụ quản trị dữ liệu mạnh nên hỗ trợ một số chức năng chính:

Biện pháp khám phá và phân loại dữ liệu hợp nhất. Tìm dữ liệu nhạy cảm trong các môi trường đám mây, tại chỗ, SaaS và AI rồi phân loại dựa trên mức độ nhạy cảm và tác động đến doanh nghiệp.

Gắn nhãn độ nhạy và thực thi chính sách. Áp dụng các quy tắc rõ ràng về cách dữ liệu có thể được truy cập, chia sẻ, lưu trữ và sử dụng.

Ngăn mất dữ liệu (DLP). Phát hiện và chặn việc di chuyển dữ liệu rủi ro qua email, thiết bị đầu cuối, trình duyệt và ứng dụng đám mây.

Quản lý rủi ro từ nội bộ. Xác định hành vi người dùng có thể khiến dữ liệu nhạy cảm gặp rủi ro, dù do sử dụng sai, sơ suất hoặc vi phạm chính sách.

Quản lý vị thế bảo mật dữ liệu (DSPM). Liên tục đánh giá rủi ro liên quan đến dữ liệu, xem xét các lỗ hổng trong khâu kiểm soát và theo dõi các sự cố liên quan đến việc sử dụng AI, chia sẻ quá mức và nội dung nhạy cảm bị lộ.

Danh mục dữ liệu và bảng thuật ngữ nghiệp vụ. Hỗ trợ tính nhất quán bằng cách cung cấp cho các nhóm một cách thức chung để mô tả, sắp xếp và tìm dữ liệu trong toàn doanh nghiệp.

Quy trình tự động hóa và AI có thể giảm bớt công việc thủ công bằng cách hỗ trợ:

• Phân loại dữ liệu nhạy cảm
• Phát hiện hoạt động rủi ro
• Đề xuất chính sách và cập nhật biện pháp kiểm soát
• Xem xét liên tục việc lộ dữ liệu và các mẫu truy cập

Những khả năng này cũng hỗ trợ bảo mật dữ liệu AI bằng cách giúp các nhóm theo dõi cách dữ liệu nhạy cảm được sử dụng trong các quy trình làm việc do AI vận hành. Nhờ vậy, các nhóm bảo mật dành ít thời gian hơn cho việc xem xét thủ công và có nhiều thời gian hơn để cải thiện biện pháp bảo vệ và ứng phó với rủi ro.

Nếu không có công cụ phù hợp, hệ thống rất khó theo dõi vị trí của dữ liệu nhạy cảm, cách dữ liệu nhạy cảm được gắn nhãn, ai có thể truy cập và dữ liệu di chuyển ra sao giữa các hệ thống. Với bộ công cụ quản trị mạnh hơn, các nhóm bảo mật có thể áp dụng nhiều biện pháp kiểm soát nhất quán hơn, ứng phó với sự cố nhanh hơn và duy trì khả năng giám sát tốt hơn trong các môi trường dữ liệu hiện đại.

Một chương trình quản trị dữ liệu mạnh hoạt động hiệu quả nhất khi các nhóm bảo mật, dữ liệu và tuân thủ cùng chia sẻ trách nhiệm về cách thông tin nhạy cảm được xử lý. Quyền sở hữu rõ ràng, chính sách thực tế và việc xem xét thường xuyên giúp tổ chức giảm rủi ro, đồng thời theo kịp các thay đổi về công nghệ, nhu cầu kinh doanh và quy định.

Việc quản trị dữ liệu không nên chỉ do một nhóm đảm nhiệm. Các nhà lãnh đạo bảo mật, lãnh đạo dữ liệu, nhóm tuân thủ và nhà tài trợ điều hành đều có vai trò trong việc đặt ra các mối ưu tiên, phê duyệt chính sách và xem xét rủi ro. Quyền sở hữu chung giúp hoạt động quản trị phù hợp với cả mục tiêu kinh doanh và yêu cầu bảo mật.

Không phải tất cả dữ liệu đều có cùng mức độ rủi ro. Một điểm khởi đầu thực tế tập trung vào những lĩnh vực mà việc lộ dữ liệu sẽ gây ra tác động lớn nhất, chẳng hạn như:

• Dữ liệu nhân sự
• Dữ liệu khách hàng
• Dữ liệu tài chính
• Tài sản trí tuệ

Bắt đầu với các miền này giúp các nhóm xử lý những thông tin nhạy cảm nhất trước khi mở rộng công tác quản trị trên phạm vi rộng hơn.

Chính sách quản trị phải phù hợp với các nguyên tắc bảo mật cốt lõi, đặc biệt là Zero Trust và đặc quyền tối thiểu. Điều đó có nghĩa là quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm cần được giới hạn, xem xét thường xuyên và gắn với nhu cầu kinh doanh rõ ràng. Chính sách cũng nên xác định cách dữ liệu được phân loại, chia sẻ, lưu giữ và giám sát.

Công việc quản trị thủ công có thể diễn ra chậm và khó duy trì ở quy mô lớn. Quy trình tự động hóa có thể hữu ích bằng cách:

• Khám phá dữ liệu
• Phân loại
• Thực thi chính sách
• Rà soát liên tục các mẫu truy cập và sử dụng

Điều này giúp các nhóm có một cách thức nhất quán hơn để áp dụng các biện pháp kiểm soát trong các môi trường phức tạp.

Việc quản trị phải được xem xét như một chức năng bảo mật liên tục, không phải thiết lập một lần rồi thôi. Giám sát liên tục giúp các nhóm phát hiện hành vi dữ liệu rủi ro, xem xét hoạt động kiểm tra và xác định sớm các lỗ hổng kiểm soát. Các tín hiệu hữu ích có thể bao gồm nhật ký kiểm tra, thông tin chuyên sâu về vị thế bảo mật dữ liệu và kết quả điều tra sự cố.

Chính sách quản trị nên được xem xét và cập nhật khi tổ chức áp dụng các dịch vụ đám mây mới, công cụ AI mới và nền tảng cộng tác mới. Công nghệ mới thường thay đổi cách dữ liệu được tạo, chia sẻ và truy cập, điều đó cũng có nghĩa là các quy tắc quản trị có thể cần thay đổi theo.

Một chương trình quản trị mạnh phụ thuộc nhiều hơn vào công cụ và chính sách. Chương trình còn đòi hỏi một văn hóa quản lý dữ liệu và trách nhiệm giải trình, trong đó các nhóm hiểu vai trò của mình trong việc bảo vệ thông tin nhạy cảm và tuân thủ các thực hành đã phê duyệt.

Mô hình trưởng thành có thể giúp tổ chức đo lường tiến độ, xác định điểm yếu và đặt ra các mối ưu tiên cho việc cải tiến. Mô hình này cũng giúp ban lãnh đạo có cái nhìn rõ hơn về cách các nỗ lực quản trị thay đổi theo thời gian.

Ngay cả các chương trình quản trị dữ liệu được lập kế hoạch kỹ lưỡng cũng có thể gặp trở ngại. Những vấn đề phổ biến nhất bao gồm dữ liệu bị phân mảnh, khả năng giám sát hạn chế, ràng buộc về nguồn lực và cản trở sự thay đổi. Những vấn đề này có thể làm chậm tiến độ, tạo ra các lỗ hổng trong vị thế bảo mật và khiến các nhóm bảo mật khó áp dụng biện pháp bảo vệ nhất quán trong toàn tổ chức.

Dữ liệu bị phân mảnh

Thông tin nhạy cảm thường nằm trong nhiều hệ thống, nhóm và nền tảng riêng biệt. Khi dữ liệu bị phân tán, việc phân loại, bảo vệ và giám sát một cách nhất quán trở nên khó hơn.

Thiếu khả năng giám sát

Nhiều tổ chức gặp khó khăn khi xác định vị trí lưu trữ dữ liệu nhạy cảm, ai có thể truy cập, và dữ liệu truyền như thế nào qua các dịch vụ đám mây, thiết bị đầu cuối, ứng dụng SaaS và công cụ AI. Thiếu góc nhìn này, công tác quản lý rủi ro sẽ gặp nhiều thách thức.

Hạn chế về tài nguyên

Công việc quản trị có thể bị đình trệ khi các nhóm không có đủ thời gian, nhân sự hoặc hỗ trợ kỹ thuật để giữ cho chính sách, phân loại và hoạt động xem xét luôn được cập nhật.

Cản trở sự thay đổi

Các nỗ lực quản trị thường đòi hỏi thay đổi về cách mọi người lưu trữ, chia sẻ và quản lý thông tin. Điều đó có thể tạo ra sự cản trở nếu các nhóm xem quản trị là một quy trình bổ sung thay vì một phần của việc giảm rủi ro.

Một số bước trọng tâm có thể thúc đẩy chương trình phát triển:

• Bắt đầu với các miền dữ liệu có mức rủi ro cao như dữ liệu nhân sự, tài chính, khách hàng hoặc tài sản trí tuệ, thay vì cố gắng quản trị mọi thứ cùng lúc.
• Cải thiện khả năng giám sát trước tiên bằng cách xác định vị trí dữ liệu nhạy cảm được lưu trữ và đang được truy cập như thế nào.
• Sử dụng quy trình tự động hóa khi có thể cho việc phát hiện, phân loại và thực thi chính sách để giảm công việc thủ công.
• Thiết lập quyền sở hữu rõ ràng trong các nhóm bảo mật, dữ liệu và tuân thủ để các quyết định quản trị không bị trì hoãn.
• Xem xét và cập nhật chính sách thường xuyên khi các dịch vụ đám mây, công cụ AI và quy trình làm việc của doanh nghiệp thay đổi.
• Sử dụng các mô hình trưởng thành để theo dõi tiến độ và cho thấy vai trò lãnh đạo ở những nơi cần chú ý hoặc đầu tư nhiều hơn.

Mục tiêu không phải là xử lý mọi vấn đề quản trị cùng một lúc. Một phương pháp ổn định – tập trung vào khả năng giám sát, quyền sở hữu chung và các cải tiến có thể quản lý được – có thể giúp việc quản trị bền vững hơn và hữu ích hơn cho các nhóm bảo mật theo thời gian.

Một chương trình quản trị dữ liệu tập trung vào bảo mật cần các công cụ giúp các nhóm hiểu dữ liệu của họ, sắp xếp dữ liệu một cách rõ ràng và áp dụng hoạt động giám sát nhất quán trong toàn doanh nghiệp. Quản trị dữ liệu Microsoft Purview cung cấp một cách quản lý, hiểu và quản trị dữ liệu bằng một phương pháp hợp nhất, với các tính năng tập trung vào khả năng giám sát, biên soạn và độ tin cậy của dữ liệu.

Các tổ chức có thể đơn giản hóa khả năng giám sát trên nhiều danh mục và nguồn dữ liệu khác nhau, hỗ trợ người quản trị dữ liệu về chất lượng và luồng xử lý dữ liệu và cải thiện khả năng khám phá cũng như hiểu dữ liệu trên quy mô lớn với Quản trị dữ liệu Microsoft Purview. Trải nghiệm quản trị của ứng dụng này bao gồm Bản đồ dữ liệu để quét tài sản và thu thập siêu dữ liệu, và Danh mục thống nhất để tìm kiếm, biên soạn và quản lý quyền truy cập vào dữ liệu.

Đối với các nhóm bảo mật và tuân thủ, một hệ thống dữ liệu được quản trị tốt hơn có thể giúp dễ dàng hơn trong việc:

• Tìm dữ liệu nhạy cảm trong các môi trường phân tán.
• Tăng độ tin cậy vào dữ liệu thông qua thông tin về chất lượng và luồng xử lý dữ liệu.
• Hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm trong các kịch bản phân tích và AI.
• Làm việc dựa trên một góc nhìn thống nhất hơn về nhu cầu an ninh dữ liệu, quản trị và tuân thủ.

Tìm hiểu thêm về cách thiết lập việc quản trị dữ liệu cho doanh nghiệp của bạn với Quản trị dữ liệu Microsoft Purview.