為什么是零信任?
一個零信任模型進行操作基礎上的想法，任何用戶都可以構成威脅，不能被信任。零信任原則要求對用戶和進程進行持續的信任檢查。反過來，這些是基于上下文的。沒有它們，您就無法通知用戶訪問控制和管理。這種實時、上下文感知的零信任框架可確保安全控制始終處于您計劃的最前沿。此外，它還考慮到您希望適應現代混合多云環境。要支持此模型，您可以從數據發現和分類開始。
數據泄露中的數據發現和分類意味著什么
面對內部和外部威脅，數字防御者需要深入了解他們的數據。這包括知道它的存儲位置、誰可以訪問它、它的敏感程度等等。這讓您可以建立一個基準，用來衡量奇怪的行為和潛在的數據威脅。從數據隱私的角度來看，您還需要了解個人數據是如何被使用和保護的。這是滿足合規性需求的關鍵。這些可能包括提供充分的數據保護控制的證據到滿足數據主體訪問請求。當您知道數據在哪里時，這項任務會變得更加容易!
數據安全和數據隱私密切相關。也就是說，數據安全是成功應對數據泄露戰略的重要技術層面。對于這兩種情況，數據發現和分類提供了對已知和未知風險和暴露領域的可見性。遺憾的是，我們不能簡單地信任用戶或依賴他們報告問題。因此，企業需要依靠技術來填補空白。
尋找一流的數據發現和分類
使用正確的數據發現和分類解決方案，您可以持續查明敏感數據和個人數據。您還可以監視更改并維護該數據的目錄。數據發現應擴展到靜態和動態數據，以及結構化和非結構化數據。它應該能夠發現已知和未知的數據湖。這意味著數據的所有變化，而不僅僅是管理員指示解決方案發現和分類的數據。
這不僅僅是為了防止數據泄露。有時它是關于保持數據整潔和手頭。您希望以持續的方式掌握不斷變化的數據環境。但這甚至超出了沒有合適工具的最大團隊的能力。您需要一個可以做很多不同事情的解決方案。在定位未知位置的敏感數據的同時，它需要監控個人數據的傳輸和復制，并對廣泛的數據類型進行分類。畢竟，這就是您獲得完整、準確和可持續的數據沿襲或生命周期視圖的方式。
一種方法是使用利用人工智能和機器學習的零信任數據發現解決方案。通過監視網絡交易以查找未知的個人數據，您的團隊將能夠更好地定位敏感數據并利用這種洞察力采取明智的行動。
您在數據泄露中需要什么
通過完整的數據清單或目錄，您可以了解敏感數據面臨的真正風險。從那里，更容易更好地排名和分類修復。無論這些行動或控制是以數據活動監控、數據加密、數據安全分析還是響應編排的形式出現，數據發現和分類都可以幫助指導降低數據風險和滿足審計和合規需求的工作。
通過擁有正確的上下文，您可以以更加簡化和高效的方式響應事件和客戶請求。例如，為了應對數據泄露，數據發現和分類解決方案與數據監控和分析解決方案配合使用，可以提供對受影響的個人數據、數據主體和不同地域的各種隱私法的急需的上下文洞察。這種洞察力提供了更有效的響應和更短的解決時間。
在另一個示例中，客戶可能會要求了解公司或機構收集了哪些關于他們的個人數據。為了有效響應，數據持有者必須有一種自動化和持續的方法來根據主題或客戶發現、跟蹤、編目和匯總數據。個人數據環境的良好維護和動態視圖也很重要。畢竟，持有數據的團體需要在合理且合規的時間范圍內執行數據主體訪問請求工作流。
總之，數據隱私和數據安全的零信任方法始于可持續和自動化的數據發現和分類。這一關鍵的第一步可以保護組織免受網絡安全威脅、數據泄露或監管不合規的影響。它有助于確保數據隱私和安全，同時應用零信任原則，通過更精確地定位和識別敏感數據，以便適當解決安全和隱私漏洞。
