什麼是用於安全性的資料控管？

資料控管之所以對安全性很重要，是因為它為組織提供一致的方法來識別敏感性資料、保護資料、控制資料存取，並監控資料的使用方式。有了這個基礎後，安全性團隊就能在包含雲端服務、內部部署系統、SaaS 應用程式、端點和 AI 工具的複雜環境中降低風險。

強健的資料控管可協助安全性團隊降低資料外洩、網路攻擊和內部威脅的風險，讓敏感性資料更容易被找到、分類、保護和追蹤。它也可透過套用明確的存取控制和原則強制執行來降低意外暴露的風險，讓資料較不容易被過度共用或在未核准的界限外處理。

隨著組織採用更多雲端服務、SaaS 平台和 AI 應用程式，治理可為這些環境中的保護與合規實務提供共同架構。這種一致性可協助團隊管理資料風險，而不必為每個系統或工作流程採用不同規則。

安全性團隊的主要優點

明確定義的治理方案可協助組織：

• 降低外洩與內部風險，方法是識別、保護並監控敏感性資料。
• 防止意外暴露與過度共用，方法是使用強健的存取控制和原則強制執行。
• 支援雲端、SaaS 和 AI 採用，方法是在各環境中套用標準化的保護與合規實務。
• 強化合規性與稽核準備度，方法是讓資料處理符合合法、法規和產業需求。
• 改善事件回應，方法是在調查期間更容易追蹤資料存取與使用情況。
• 建立對商務與 AI 資料的信任，讓團隊能更有信心地做出決策。
• 提升營運效率，方法是透過更多自動化且標準化的控制。

如果沒有清楚的治理，安全性團隊往往會花更多時間尋找敏感性資料、確認誰擁有存取權，以及拼湊資訊如何在各系統之間流動。有了治理，團隊在保護、調查、合規檢視與日常決策方面，就有更堅實的基礎。

現代且以安全性為主的資料控管方案需要兩件事：

• 一套清楚的生命週期，用來說明治理工作如何執行。
• 一組核心關注領域，用來引導日常決策。

這些元素結合後，可協助組織在整個商務中識別、分類、保護並監控敏感性資料。

實用的架構會從可重複的生命週期開始。每個階段都建立在前一個階段之上，為安全性作業 (SecOps) 團隊提供有結構的方法，讓他們能持續管理資料風險。

1. 定義原則和標準

從一開始就建立敏感性資料的分類、存取、共用、保留與保護規則，並將安全性與合規需求納入其中。

2. 實作安全性與治理控制

透過技術控制、存取限制、標籤與跨系統和工作流程的原則強制執行，將這些規則落實。

3. 監控資料使用情況和風險

追蹤敏感性資料的流向、使用方式，以及可能出現風險活動或原則偏移的位置。

4. 調查並補救事件

檢視問題、追蹤活動、控制暴露風險，並修正存取、處理或監督上的缺口。

5. 反覆調整並改善

隨著威脅、商務需求、技術和法規改變，持續調整原則、控制和流程。

資料控管成熟度可協助組織從安全性角度評估目前的計畫，從臨時、反應式控制走向更主動的安全性架構。它提供團隊一種實用方式，了解目前所處的位置，以及下一步需要改善什麼。

成熟度檢閱應仔細檢查對資料風險和監督影響最大的領域。這包括組織偵測敏感性資料、套用存取控制、回應事件，以及隨時間監控合規性的能力。

可詢問的問題包括：

• 敏感性資料在各環境中是否一致分類？
• 是否清楚套用存取原則，並依最小權限原則強制執行？
• 團隊是否能持續監控有風險的資料行為和新興威脅？
• 稽核和事件回應流程是否定期、可追蹤且及時？

隨著計畫成熟，以安全性為重點的目標應該變得更一致，也更容易衡量。常見目標包括：

• 在所有環境中一致分類敏感性資料，讓相同類型的資訊以相同方式處理
• 自動強制執行最小權限和存取原則，以減少不必要的存取並降低原則偏移
• 持續監控有風險的資料行為和威脅，以便更早發現問題

定期稽核和快速、可追蹤的事件回應，以支援調查、問責和合規性檢閱。

成熟度模型可協助衡量進展、排定安全性投資優先順序，並以清楚的方式向主管層傳達改善成果。它也為團隊提供共同的架構，決定應先處理哪些缺口，以及如何隨時間衡量變化。

資料控管成熟度不是一次性的里程碑。應該隨著威脅、技術和法規的變化，持續檢閱和精進計畫，讓安全性控制和治理做法始終符合目前的風險。

資料控管、資料安全性和合規性彼此密切相關，但並不相同。資料控管定義資料在企業中的組織、擁有和管理方式。資料安全性會套用技術和流程控制來保護那些資料。合規性可確保這些治理和安全性做法符合相關法律、法規和產業要求。

資料控管建立資料的整體架構。它定義誰擁有資料、資料應如何分類、應如何處理，以及整個組織適用哪些標準。對安全性團隊來說，治理提供一致管理敏感性資訊的作業模型。

資料安全性透過控制措施落實這些規則，協助保護敏感性資訊，避免遺失、誤用或未經授權的存取。常見範例包括 DLP、資訊權利管理 (IRM)、敏感性度標籤、資料安全性態勢管理 (DSPM)，以及內部人員風險控制。這些措施有助於降低雲端服務、內部部署系統、端點、應用程式和 AI 工作流程中的暴露風險。

合規性著重於資料做法是否符合外部和內部要求。這包括 GDPR 和 HIPAA 等法規架構，以及公司原則和稽核預期。在實務上，合規性同時依賴良好的治理和強大的安全性控制。

這三個領域在彼此一致時，效果最好：

• 治理定義資料應如何組織、擁有和管理。
• 安全性會套用控制措施，在日常使用中保護資料。
• 合規性會檢查這些控制和流程是否符合要求的標準。

Microsoft Purview 透過單一平台，在這些領域提供一致的方法，並具備涵蓋 AI 時代保護、治理和合規需求的功能。

安全性團隊使用資料控管工具來尋找敏感性資料、將其分類、控制存取，並監控雲端服務、內部部署系統、SaaS 應用程式、端點和 AI 工具中的風險。這些技術可協助組織在廣泛且常常分散的資料環境中套用一致的保護措施。

強大的資料控管工具組應支援幾項關鍵功能：

統一資料探索與分類。在雲端、內部部署、SaaS 和 AI 環境中尋找敏感性資料，然後根據敏感性度和商務影響將其分類。

敏感性度標籤與原則強制執行。套用明確規則，規範資料的存取、分享、儲存和使用方式。

資料外洩防護 (DLP)。偵測並封鎖透過電子郵件、端點、瀏覽器和雲端應用程式進行的高風險資料移動。

內部風險管理。識別可能讓敏感性資料面臨風險的使用者行為，不論是誤用、疏忽或違反原則。

資料安全性態勢管理 (DSPM)。持續評估資料風險、檢視控制缺口，並追蹤與 AI 使用、過度分享和暴露的敏感性內容有關的問題。

資料目錄與商務詞彙表。透過提供團隊一套共用方式來描述、組織和尋找全企業的資料，維持一致性。

自動化和 AI 可透過協助下列事項，減少手動工作：

• 敏感性資料的分類
• 風險活動的偵測
• 原則建議與控制項更新
• 持續檢視資料暴露情況和存取模式

這些功能也可支援 AI 資料安全性，協助團隊監控敏感性資料在 AI 驅動工作流程中的使用方式。這樣一來，安全性團隊就能花更少時間進行手動檢視，並把更多時間用在強化保護和回應風險上。

如果沒有合適的工具，就很難追蹤敏感性資料位於何處、如何標記、誰可以存取，以及它如何在各系統之間移動。有了更強大的治理工具組，安全性團隊就能套用更一致的控制、更快回應問題，並在現代資料環境中維持更好的掌握度。

當安全性、資料和合規性團隊共同承擔敏感性資訊的處理責任時，強大的資料控管方案效果最好。清楚的責任分工、實用的原則和定期檢視，有助於組織降低風險，同時跟上技術、商務需求和法規的變化。

資料控管不應只由單一團隊負責。安全性主管、資料主管、合規性團隊和主管贊助人，都在設定優先順序、核准原則和檢視風險方面扮演角色。共同承擔責任有助於讓治理同時符合商務目標和安全性需求。

並非所有資料都具有相同層級的風險。一個實用的起點，是先聚焦在一旦外洩就會造成最大影響的領域，例如：

• HR 資料
• 客戶資料
• 財務資料
• 智慧財產

先從這些領域著手，有助於團隊在更廣泛推動治理之前，先處理最敏感性的資訊。

治理原則應與核心安全性原則一致，尤其是零信任和最小權限原則。這表示，對敏感性資料的存取應加以限制、定期檢視，並且要有明確的商務需求依據。原則也應定義資料的分類、分享、保留和監控方式。

手動治理工作可能速度慢，而且在大規模環境中很難維持。自動化可以透過支援下列項目來提供協助：

• 資料探索
• 分類
• 原則強制執行
• 持續檢閱存取與使用模式

這可讓團隊在複雜環境中更一致地套用控制措施。

治理應該被視為持續性的安全性功能，而不是一次性的設定。持續監控有助於團隊及早發現高風險的資料行為、檢視稽核活動，並找出控制缺口。有用的信號可以包括稽核記錄、資料安全性態勢深入解析和事件調查結果。

當組織採用新的雲端服務、AI 工具和共同作業平台時，也應檢視和更新治理原則。新技術通常會改變資料的建立、分享和存取方式，因此治理規則也可能需要隨之調整。

強大的治理方案不只依賴工具和原則。它也需要資料管理和問責文化，讓團隊了解自己在保護敏感性資訊和遵循已核准做法中的角色。

成熟度模型可協助組織衡量進展、找出弱點，並設定改善優先順序。它們也能讓主管更清楚掌握治理工作的發展情況。

即使是規劃完善的資料控管方案，也可能遇到阻礙。最常見的問題包括資料孤島、可見度有限、資源限制，以及對變革的抗拒。這些問題會拖慢進度、在安全性態勢中造成缺口，並讓安全性團隊更難在整個組織內套用一致的保護措施。

孤立資料

敏感性資訊通常分散在不同的系統、團隊和平台中。當資料分散時，就更難以一致的方式進行分類、保護和監控。

缺乏可見度

許多組織很難看出敏感性資料位於何處、誰可以存取，以及它如何在雲端服務、端點、SaaS 應用程式和 AI 工具之間移動。沒有該檢視，風險就更難管理。

資源限制

當團隊沒有足夠的時間、人力或技術支援來維持原則、分類和檢視的最新狀態時，治理工作就可能停滯。

組織抗拒

治理工作通常需要改變人員儲存、分享和管理資訊的方式。如果團隊把治理視為額外流程，而不是風險降低的一部分，就可能產生阻力。

幾個聚焦的步驟可以幫助推動方案前進：

• 先從高風險資料領域著手，例如人力資源、財務、客戶或智慧財產資料，而不是試圖一次治理所有內容。
• 先提升可見度，找出敏感性資料儲存的位置，以及目前的存取方式。
• 盡可能使用自動化來執行探索、分類和原則強制執行，以減少手動工作。
• 明確設定責任分工，涵蓋安全性、資料和合規性團隊，避免治理決策卡關。
• 定期檢視和更新原則，以因應雲端服務、AI 工具和商務工作流程的變化。
• 使用成熟度模型來追蹤進度，並向主管說明哪些地方需要更多關注或投資。

目標不是一次解決所有治理問題。一種穩健的方法——聚焦於可見性、共同擁有權，以及可管理的改善——能讓治理隨時間變得更具永續性，也更能幫助安全性團隊。

以安全性為重點的資料控管方案需要能協助團隊了解資料、清楚整理資料，並在整個企業中套用一致監督的工具。Microsoft Purview 資料控管提供一種以整合方式管理、了解並治理資料的方法，其功能著重於可見性、策劃與資料信心。

透過 Microsoft Purview 資料控管，組織可以簡化跨異質目錄和資料來源的可見性，利用資料品質與譜系資訊支援資料管理員，並大規模改善資料探索與理解。其治理體驗包含用於掃描資產和擷取中繼資料的 Data Map，以及用於搜尋、策劃和管理資料存取的整合式目錄。

對安全性和合規性團隊來說，更完善的資料資產管理可以更容易：

• 在分散式環境中找出敏感性資料。
• 透過品質和譜系資訊提升對資料的信任。
• 在分析和 AI 案例中支援負責任的資料使用。
• 以更整合的方式檢視資料安全性、治理和合規性需求。

深入了解如何為您的組織建立企業資料控管，請參閱 Microsoft Purview 資料控管。