Što je rukovođenje podacima za sigurnost?

Upravljanje podacima važno je za sigurnost jer organizacijama daje dosljedan način za identifikaciju osjetljivih podataka, njihovu zaštitu, kontrolu pristupa i nadzor njihove upotrebe. Kad je taj temelj uspostavljen, sigurnosni timovi mogu smanjiti rizik u složenim okruženjima koja uključuju usluge u oblaku, lokalne sustave, SaaS aplikacije, krajnje točke i alate umjetne inteligencije.

Snažno upravljanje podacima pomaže sigurnosnim timovima smanjiti rizik od povreda podataka, računalnih napadai unutarnjih prijetnji tako što povjerljive podatke čini lakšima za pronalazak, klasifikaciju, zaštitu i praćenje. Također smanjuje slučajno izlaganje primjenom jasnih kontrola pristupa i provedbom pravila pa je manje vjerojatno da će se podaci prekomjerno dijeliti ili obrađivati izvan odobrenih granica.

Kako organizacije usvajaju sve više usluga u oblaku, SaaS platforme i aplikacije umjetne inteligencije, upravljanje podacima pruža zajedničku strukturu za zaštitu i prakse usklađenosti u tim okruženjima. Ta dosljednost pomaže timovima upravljati rizikom vezanim uz podatke bez oslanjanja na različita pravila za svaki sustav ili tijek rada.

Ključne prednosti za sigurnosne timove

Dobro definiran program upravljanja može pomoći organizacijama da:

• Smanje rizik od povrede podataka i unutarnjih prijetnji identificiranjem, zaštitom i nadzorom osjetljivih podataka.
• Spriječe slučajno izlaganje i prekomjerno dijeljenje putem snažnih kontrola pristupa i provedbe pravila.
• Podrže usvajanje usluga u oblaku, SaaS-a i umjetne inteligencije primjenom standardiziranih praksi zaštite i usklađenosti u različitim okruženjima.
• Ojačaju usklađenost i pripravnost za reviziju usklađivanjem obrade podataka sa zakonskim, regulatornim i industrijskim zahtjevima.
• Poboljšaju odgovor na incidente tako što će praćenje pristupa i upotrebe podataka tijekom istraga biti jednostavnije.
• Izgrade povjerenje u poslovne podatke i podatke umjetne inteligencije tako da timovi mogu donositi odluke s više samopouzdanja.
• Povećaju operativnu učinkovitost putem automatiziranijih i standardiziranih kontrola.

Bez jasnog upravljanja, sigurnosni timovi često troše više vremena pokušavajući pronaći osjetljive podatke, potvrditi tko ima pristup i povezati kako su se informacije kretale kroz sustave. Uz uspostavljeno upravljanje imaju čvršći temelj za zaštitu, istragu, preglede usklađenosti i svakodnevno odlučivanje.

Modernom programu upravljanja podacima, usmjerenom na sigurnost, potrebne su dvije stvari:

• Jasan životni ciklus za način na koji se posao upravljanja provodi.
• Skup ključnih područja fokusa koja usmjeravaju svakodnevne odluke.

Ti elementi zajedno pomažu organizacijama identificirati, klasificirati, zaštititi i nadzirati osjetljive podatke u cijelom poslovanju.

Praktičan okvir započinje ponovljivim životnim ciklusom. Svaka faza nadovezuje se na prethodnu, dajući timovima sigurnosnih operacija (SecOps) strukturiran način za dugoročno upravljanje rizikom vezanim uz podatke.

1. Definirajte pravila i standarde

Postavite pravila za to kako bi osjetljivi podaci trebali biti klasificirani, dostupni, dijeljeni, zadržani i zaštićeni, uz ugrađene sigurnosne zahtjeve i zahtjeve usklađenosti od samog početka.

2. Uspostavite sigurnosne i upravljačke kontrole

Provedite ta pravila u praksi putem tehničkih kontrola, ograničenja pristupa, označavanja i provedbe pravila u svim sustavima i tijekovima rada.

3. Pratite upotrebu podataka i rizike

Pratite kamo se osjetljivi podaci kreću, kako se upotrebljavaju i gdje se mogu pojavljivati rizične aktivnosti ili odstupanje od pravila.

4. Istražite i otklonite incidente

Pregledajte probleme, pratite aktivnosti, ograničite izloženost i ispravite nedostatke u pristupu, obradi ili nadzoru.

5. Iteracija i poboljšanje

Poboljšavajte pravila, kontrole i procese kako se mijenjaju prijetnje, poslovne potrebe, tehnologije i propisi.

Zrelost upravljanja podacima pomaže organizacijama da svoje trenutačne programe procijene kroz sigurnosnu prizmu – od ad hoc, reaktivnih kontrola do proaktivnijeg sigurnosnog okvira. Timovima daje praktičan način da razumiju gdje su danas i što treba poboljšati dalje.

U pregledu zrelosti treba pomno sagledati područja koja najviše utječu na rizik podataka i nadzor. To uključuje koliko dobro organizacija otkriva osjetljive podatke, primjenjuje kontrole pristupa, odgovara na incidente i tijekom vremena nadzire usklađenost.

Pitanja koja treba postaviti uključuju:

• Klasificiraju li se osjetljivi podaci dosljedno u svim okruženjima?
• Primjenjuju li se politike pristupa jasno i provode li se uzimajući u obzir najmanje potrebne ovlasti?
• Mogu li timovi kontinuirano nadzirati rizična ponašanja povezana s podacima i nove prijetnje?
• Jesu li revizije i procesi odgovora na incidente redoviti, sljedivi i pravodobni?

Kako program sazrijeva, sigurnosno usmjereni ciljevi trebali bi postati dosljedniji i lakše mjerljivi. Uobičajeni ciljevi uključuju:

• Dosljednu klasifikaciju povjerljivih podataka u svim okruženjima, tako da se iste vrste informacija obrađuju na isti način
• Automatiziranu provedbu najmanje potrebnih ovlasti i pravila pristupa radi smanjenja nepotrebnog pristupa i ograničavanja odstupanja od pravila
• Kontinuirani nadzor rizičnih ponašanja povezanih s podacima i prijetnji kako bi se problemi ranije otkrili

Redovite revizije i brzi, sljedivi odgovori na incidente radi podrške istragama, odgovornosti i provjerama usklađenosti.

Model zrelosti može pomoći u usporedbi napretka, određivanju prioriteta sigurnosnih ulaganja i jasnom priopćavanju poboljšanja vodstvu. Također timovima daje zajedničku strukturu za odlučivanje koje praznine prvo treba riješiti i kako mjeriti promjene tijekom vremena.

Zrelost upravljanja podacima nije jednokratna prekretnica. Programe treba preispitivati i usavršavati kako se prijetnje, tehnologije i propisi mijenjaju, kako bi sigurnosne kontrole i prakse upravljanja i dalje odgovarale trenutačnim rizicima.

Upravljanje podacima, sigurnost podataka i usklađenost usko su povezani, ali nisu isto. Upravljanje podacima definira kako su podaci organizirani, kome pripadaju i kako se njima upravlja u cijelom poslovanju. Sigurnost podataka primjenjuje tehničke i procesne kontrole za zaštitu tih podataka. Usklađenost osigurava da su te prakse upravljanja i sigurnosti u skladu sa zakonodavnim, regulatornim i industrijskim zahtjevima.

Upravljanje podacima uspostavlja strukturu oko podataka. Definira tko je vlasnik podataka, kako ih treba klasificirati, kako s njima treba postupati i koji se standardi primjenjuju u cijeloj organizaciji. Za sigurnosne timove, upravljanje podacima pruža operativni model za dosljedno upravljanje osjetljivim informacijama.

Sigurnost podataka ta pravila provodi u djelo putem kontrola koje pomažu zaštititi povjerljive informacije od gubitka, zloupotrebe ili neovlaštenog pristupa. Uobičajeni primjeri uključuju DLP, upravljanje pravima na informacije (IRM), oznake osjetljivosti, upravljanje sigurnosnim stanjem podataka (DSPM) i kontrole unutarnjih rizika. Te mjere pomažu smanjiti izloženost u servisima u oblaku, lokalnim sustavima, krajnjim točkama, aplikacijama i AI tijekovima rada.

Usklađenost se usredotočuje na to ispunjavaju li prakse vezane uz podatke vanjske i interne zahtjeve. To uključuje regulatorne okvire kao što su GDPR i HIPAA, uz pravila tvrtke i očekivanja revizije. U praksi, usklađenost ovisi i o dobrom upravljanju i o snažnim sigurnosnim kontrolama.

Te tri discipline najbolje funkcioniraju kada su usklađene:

• Upravljanje definira kako bi podaci trebali biti organizirani, kome pripadaju i kako se njima upravlja.
• Sigurnost primjenjuje kontrole za zaštitu tih podataka u svakodnevnoj uporabi.
• Usklađenost provjerava zadovoljavaju li te kontrole i procesi tražene standarde.

Microsoft Purview pruža jedinstven pristup tim disciplinama na jednoj platformi, s mogućnostima koje pokrivaju potrebe zaštite, upravljanja i usklađenosti u eri umjetne inteligencije.

Sigurnosni timovi upotrebljavaju alate za upravljanje podacima kako bi pronašli povjerljive podatke, klasificirali ih, kontrolirali pristup i nadzirali rizik u servisima u oblaku, lokalnim sustavima, SaaS aplikacijama, krajnjim točkama i AI alatima. Te tehnologije pomažu organizacijama da primijene dosljedne zaštite u širokom i često fragmentiranom podatkovnom okruženju.

Snažan skup alata za upravljanje podacima trebao bi podržavati nekoliko ključnih funkcija:

Objedinjeno otkrivanje i klasifikacija podataka. Pronađite povjerljive podatke u okruženjima u oblaku, lokalnim okruženjima, SaaS-u i AI okruženjima, a zatim ih klasificirajte prema osjetljivosti i poslovnom učinku.

Dodjeljivanje oznaka osjetljivosti i provođenje pravila. Primijenite jasna pravila za to kako se podacima može pristupati, dijeliti ih, pohranjivati i upotrebljavati.

Sprječavanje gubitka podataka (DLP). Otkrivajte i blokirajte rizično premještanje podataka putem e-pošte, krajnjih točaka, preglednika i aplikacija u oblaku.

Upravljanje internim rizicima. Prepoznajte ponašanje korisnika koje može ugroziti povjerljive podatke, bilo da je riječ o zlouporabi, nemaru ili kršenju pravila.

Upravljanje stanjem sigurnosti podataka (DSPM). Kontinuirano procjenjujte rizik za podatke, pregledavajte manjkavosti u kontrolama i pratite probleme povezane s upotrebom umjetne inteligencije, pretjeranim dijeljenjem i izloženim osjetljivim sadržajem.

Katalozi podataka i poslovni pojmovnici. Podržite dosljednost tako što ćete timovima omogućiti zajednički način opisivanja, organiziranja i pronalaženja podataka u cijelom poslovanju.

Automatizacija i AI mogu smanjiti ručni rad tako što pomažu u sljedećem:

• Klasifikaciji povjerljivih podataka
• Otkrivanju rizičnih aktivnosti
• Prijedlozima pravila i ažuriranju kontrola
• Kontinuirani pregled izloženosti podataka i obrazaca pristupa

Te mogućnosti također podržavaju sigurnost podataka za AI tako što timovima pomažu nadzirati kako se povjerljivi podaci upotrebljavaju u AI radnim tokovima. Na taj način sigurnosni timovi troše manje vremena na ručni pregled, a više na poboljšanje zaštite i odgovor na rizike.

Bez odgovarajućih alata teško je pratiti gdje se povjerljivi podaci nalaze, kako su označeni, tko im može pristupiti i kako se kreću kroz sustave. Uz snažniji skup alata za upravljanje, sigurnosni timovi mogu primjenjivati dosljednije kontrole, brže reagirati na probleme i održavati bolji nadzor nad modernim podatkovnim okruženjima.

Snažan program upravljanja podacima najbolje funkcionira kada sigurnosni, podatkovni i usklađivački timovi dijele odgovornost za način rukovanja osjetljivim informacijama. Jasno vlasništvo, praktična pravila i redoviti pregledi pomažu organizacijama smanjiti rizik i istodobno pratiti promjene u tehnologiji, poslovnim potrebama i propisima.

Upravljanje podacima ne bi trebalo biti samo odgovornost jednog tima. Sigurnosni voditelji, voditelji podataka, usklađivački timovi i izvršni sponzori svi imaju ulogu u određivanju prioriteta, odobravanju pravila i pregledu rizika. Zajednička odgovornost pomaže uskladiti upravljanje i s poslovnim ciljevima i sa sigurnosnim zahtjevima.

Nisu svi podaci jednako rizični. Praktična početna točka jest usredotočiti se na područja u kojima bi izloženost imala najveći učinak, kao što su:

• Podaci o ljudskim resursima
• Korisnički podaci
• Financijski podaci
• Intelektualno vlasništvo

Početi s tim područjima pomaže timovima da obrade najviše povjerljive informacije prije širenja napora za upravljanje na šira područja.

Pravila za upravljanje trebala bi biti usklađena s temeljnim sigurnosnim načelima, osobito s modelom {0}svi su nepouzdani{1} i načelom najmanjih ovlasti. To znači da pristup povjerljivim podacima treba biti ograničen, redovito se pregledavati i povezivati s jasnom poslovnom potrebom. Pravila bi također trebala definirati kako se podaci klasificiraju, dijele, čuvaju i nadziru.

Ručni poslovi upravljanja podacima mogu biti spori i teško ih je održavati u velikom opsegu. Automatizacija može pomoći podržavanjem sljedećeg:

• Otkrivanje podataka
• Klasifikacija
• Provođenje pravilnika
• Kontinuirani pregled obrazaca pristupa i upotrebe

To timovima daje dosljedniji način primjene kontrola u složenim okruženjima.

Upravljanje bi se trebalo pregledavati kao kontinuirana sigurnosna funkcija, a ne kao jednokratna postavka. Kontinuirani nadzor pomaže timovima ranije uočiti rizično ponašanje povezano s podacima, pregledati aktivnosti revizije i prepoznati manjkavosti u kontrolama. Korisni signali mogu uključivati zapise revizije, uvide u stanje sigurnosti podataka i nalaze incidenata.

Pravila za upravljanje trebala bi se pregledavati i ažurirati kako organizacije usvajaju nove usluge u oblaku, AI alate i platforme za suradnju. Nove tehnologije često mijenjaju način na koji se podaci stvaraju, dijele i upotrebljavaju, što znači da će možda biti potrebno promijeniti i pravila upravljanja.

Snažan program upravljanja ne ovisi samo o alatima i pravilima. Također zahtijeva kulturu upravljanja podacima i odgovornosti, u kojoj timovi razumiju svoju ulogu u zaštiti povjerljivih informacija i pridržavanju odobrenih praksi.

Modeli zrelosti mogu pomoći organizacijama mjeriti napredak, prepoznati slabe točke i postaviti prioritete za poboljšanje. Oni također vodstvu daju jasniji uvid u to kako se napori za upravljanje razvijaju tijekom vremena.

Čak i dobro planirani programi upravljanja podacima mogu naići na prepreke. Najčešći problemi uključuju podatke u izoliranim silosima, ograničenu vidljivost, ograničenja resursa i otpor promjenama. Ti problemi mogu usporiti napredak, stvoriti praznine u sigurnosnom stanju i otežati sigurnosnim timovima primjenu dosljednih zaštita u cijeloj organizaciji.

Podaci u silosima

Povjerljive informacije često se nalaze u zasebnim sustavima, timovima i platformama. Kada su podaci raspršeni, teže ih je dosljedno klasificirati, zaštititi i nadzirati.

Nedostatak vidljivosti

Mnoge organizacije teško uočavaju gdje se povjerljivi podaci nalaze, tko im može pristupiti i kako se kreću kroz usluge u oblaku, krajnje točke, SaaS aplikacije i AI alate. Bez takvog pregleda, rizikom je teže upravljati.

Ograničenja resursa

Poslovi upravljanja mogu zastati kada timovi nemaju dovoljno vremena, osoblja ili tehničke podrške da pravila, klasifikacije i preglede drže ažurnima.

Otpor u organizaciji

Napori za upravljanje često zahtijevaju promjene u načinu na koji ljudi pohranjuju, dijele i upravljaju informacijama. To može stvoriti otpor ako timovi upravljanje doživljavaju kao dodatni postupak, a ne kao dio smanjenja rizika.

Nekoliko fokusiranih koraka može pomoći da program napreduje:

• Počnite s visokorizičnim područjima podataka, kao što su podaci o ljudskim resursima, financijski, korisnički ili podaci o intelektualnom vlasništvu, umjesto da pokušavate upravljati svime odjednom.
• Najprije poboljšajte vidljivost tako da utvrdite gdje se povjerljivi podaci pohranjuju i kako im se pristupa.
• Primijenite automatizaciju gdje je moguće za otkrivanje, klasifikaciju i provedbu pravila kako biste smanjili ručni rad.
• Uspostavite jasno vlasništvo među sigurnosnim, podatkovnim i usklađivačkim timovima kako se odluke o upravljanju ne bi odgađale.
• Redovito pregledavajte i ažurirajte pravila kako se mijenjaju usluge u oblaku, alati umjetne inteligencije i poslovni tijekovi rada.
• Upotrijebite modele zrelosti za praćenje napretka i pokažite vodstvu gdje je potrebna veća pažnja ili ulaganje.

Cilj nije istodobno riješiti svaki problem upravljanja. Dosljedan pristup – usmjeren na vidljivost, zajedničko vlasništvo i poboljšanja kojima se može upravljati – može dugoročno učiniti upravljanje održivijim i korisnijim za sigurnosne timove.

Program upravljanja podacima usmjeren na sigurnost treba alate koji pomažu timovima razumjeti svoje podatke, jasno ih organizirati i primjenjivati dosljedan nadzor u cijelom poslovanju. Rukovođenje podacima za Microsoft Purview pruža način za upravljanje podacima, njihovo razumijevanje i upravljanje njima jedinstvenim pristupom, s mogućnostima usmjerenima na vidljivost, priređivanje i pouzdanost podataka.

Organizacije mogu pojednostaviti vidljivost u različitim katalozima i izvorima podataka, podržati voditelje podataka kvalitetom podataka i podrijetlom te poboljšati otkrivanje i razumijevanje podataka u velikom opsegu uz Rukovođenje podacima za Microsoft Purview. Njegovo iskustvo upravljanja obuhvaća Kartu podataka za pregledavanje resursa i prikupljanje metapodataka te Objedinjeni katalog za pretraživanje, priređivanje i upravljanje pristupom podacima.

Za timove za sigurnost i usklađenost bolje upravljano podatkovno okruženje može olakšati sljedeće:

• Pronaći povjerljive podatke u distribuiranim okruženjima.
• Poboljšati povjerenje u podatke putem informacija o kvaliteti i podrijetlu.
• Podržati odgovornu upotrebu podataka u analitičkim i AI scenarijima.
• Raditi iz jedinstvenijeg prikaza potreba za sigurnošću, upravljanjem i usklađenošću podataka.

Saznajte više o uspostavi upravljanja podacima na razini tvrtke za svoju organizaciju uz Rukovođenje podacima za Microsoft Purview.