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通過數(shù)據(jù)安全分析減少數(shù)據(jù)泄露的危害

安全 數(shù)據(jù)安全
防止內(nèi)部威脅是一個(gè)關(guān)鍵用例,尤其是對(duì)于遠(yuǎn)程員工而言。數(shù)據(jù)分析可以幫助對(duì)有風(fēng)險(xiǎn)的用戶進(jìn)行評(píng)分,以便進(jìn)行仔細(xì)觀察。

數(shù)據(jù)泄露成本不斷上升,關(guān)鍵行業(yè)努力使其網(wǎng)絡(luò)安全計(jì)劃適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)環(huán)境和 IT 基礎(chǔ)設(shè)施?,F(xiàn)在,需要考慮適應(yīng)性強(qiáng)、智能和互聯(lián)的安全工具。自動(dòng)化是打擊數(shù)據(jù)泄露的一種手段。

什么是安全自動(dòng)化?

安全自動(dòng)化是指在檢測(cè)和遏制攻擊和入侵企圖方面增加或替代人工工作的工具。這包括依賴于人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、安全分析和自動(dòng)化安全編排的解決方案。

在國(guó)外調(diào)查中,成熟使用安全分析的受訪者認(rèn)為數(shù)據(jù)泄露成本比程序不太成熟的組織低 32.9%。安全 AI 和自動(dòng)化還可以顯著減少檢測(cè)和響應(yīng)數(shù)據(jù)泄露的平均時(shí)間。這反過來又會(huì)降低平均成本。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)安全解決方案可以幫助發(fā)現(xiàn)和分類本地和云中的敏感數(shù)據(jù)。他們還可以監(jiān)控違反政策的數(shù)據(jù)活動(dòng)并檢測(cè)異常的用戶數(shù)據(jù)訪問。但是,一個(gè)卓越的解決方案通過智能和連接功能使這一點(diǎn)更進(jìn)一步。這些內(nèi)置功能有助于發(fā)現(xiàn)最高風(fēng)險(xiǎn)和奇怪的行為。更重要的是,他們無縫地為安全運(yùn)營(yíng)中心 (SOC) 創(chuàng)建票證以進(jìn)行查找和修復(fù)。

無論他們是否面臨活躍的數(shù)據(jù)泄露,安全團(tuán)隊(duì)都會(huì)處理大量的噪音和警報(bào)。因此,需要讓他們能夠快速識(shí)別并實(shí)時(shí)關(guān)注最重要的威脅。為此,他們需要一目了然的基于風(fēng)險(xiǎn)的視圖。那些呼吁高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)。從那里,分析師可以點(diǎn)擊瀏覽,閱讀它們并深入查看更多信息。高級(jí)分析也可以幫助自動(dòng)化威脅搜尋和優(yōu)先級(jí)排序。它包括基于序列的分析、異常檢測(cè)分析、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)算法和威脅檢測(cè)分析。這種內(nèi)置的威脅情報(bào)可以幫助簡(jiǎn)化檢測(cè)和調(diào)查。這樣團(tuán)隊(duì)只會(huì)將時(shí)間花在最重要的任務(wù)上。

使用安全分析防止數(shù)據(jù)泄露或內(nèi)部威脅

防止內(nèi)部威脅是一個(gè)關(guān)鍵用例,尤其是對(duì)于遠(yuǎn)程員工而言。數(shù)據(jù)分析可以幫助對(duì)有風(fēng)險(xiǎn)的用戶進(jìn)行評(píng)分,以便進(jìn)行仔細(xì)觀察。在完成該外觀之前,數(shù)據(jù)庫(kù)管理員可以制定策略以根據(jù)需要從視圖中編輯數(shù)據(jù)?;蛘?,他們可以通過阻止用戶訪問來立即采取行動(dòng)。此外,可以擴(kuò)展這些保護(hù)以解決數(shù)據(jù)隱私規(guī)則和零信任問題。

無論面臨數(shù)據(jù)泄露還是其他問題,打破孤島并加快響應(yīng)工作流程以降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)都是有幫助的。因此,尋找具有預(yù)構(gòu)建集成和開放應(yīng)用程序編程接口 (API) 的解決方案。這些使跨團(tuán)隊(duì)和工具的討論變得更容易。減少處理事件的時(shí)間的最佳方法是簡(jiǎn)化開票流程。分享可以豐富 SIEM 和 SOC 手冊(cè)的見解也需要簡(jiǎn)單。自動(dòng)化、流程標(biāo)準(zhǔn)化和集成都可以加快事件響應(yīng)速度。所有這些都有助于降低數(shù)據(jù)泄露的總成本。

數(shù)據(jù)安全與零信任保持一致

強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)丟失預(yù)防和訪問控制的數(shù)據(jù)安全也將有助于其他方面。它是網(wǎng)絡(luò)安全零信任模型的一部分。一個(gè)零信任的方法,前提是用戶ID和網(wǎng)絡(luò)流量可能已經(jīng)受到影響工作。它不信任他們,而是依靠人工智能和分析來不斷驗(yàn)證用戶、數(shù)據(jù)和資源之間的聯(lián)系。如今,許多工作場(chǎng)所正在轉(zhuǎn)向遠(yuǎn)程工作,并且聯(lián)系越來越少。零信任策略可以幫助保護(hù)數(shù)據(jù)和資源,讓它們只能在有限的基礎(chǔ)上和在正確的環(huán)境中訪問,以防止和最大限度地減少數(shù)據(jù)泄露或其他網(wǎng)絡(luò)攻擊。該上下文和控制由強(qiáng)大的數(shù)據(jù)安全程序提供支持。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 河南等級(jí)保護(hù)測(cè)評(píng)
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