Loader

Важность автоматизации в классификации данных

Никого не удивляет, что количество существующих данных быстро растет. В отчете IDC прогнозируется, что к 2025 году глобальная датасфера вырастет до 175 зеттабайт. Чтобы представить, сколько данных это на самом деле, один зеттабайт равен одному триллиону гигабайт — это астрономический объем данных. Излишне говорить, что люди не в состоянии вручную следить за тем, чтобы этот постоянно растущий объем данных был должным образом классифицирован и защищен. Здесь вступает в игру автоматическая классификация данных.

Как работает автоматическая классификация данных
Обнаружение и классификация конфиденциальных данных позволяет организации определить, где находятся все ее конфиденциальные данные, и классифицировать эти данные на основе заранее определенных уровней конфиденциальности. Затем к каждому документу (включая электронные письма и документы Office) применяются соответствующие расширенные метаданные для информирования вашей последующей экосистемы безопасности, включая такие решения, как предотвращение потери данных (DLP) и решения брокера безопасности доступа к облаку (CASB). Хотя может показаться, что это требует большого участия ваших пользователей, автоматическая классификация данных облегчает эту задачу, будучи запрограммирована на автоматическую реализацию политики классификации вашей организации по мере необходимости.
И хотя все это происходит в фоновом режиме, автоматическая защита данных помогает поддерживать осведомленность сотрудников о безопасности в центре внимания. Каждый раз, когда данные создаются, передаются или обрабатываются иным образом, появляются автоматические триггеры и напоминания, основанные на содержании или вовлеченных заинтересованных лицах, помогая пользователям принимать обоснованные и правильные решения, когда речь идет о требуемом уровне классификации.

Почему автоматическая классификация данных важна и зачем она нужна организации?
Исследование, проведенное Институтом Понемона, показало, что только 23% организаций широко использовали автоматизацию (организации с высоким уровнем автоматизации), в то время как 77% организаций использовали автоматизацию умеренно, незначительно или совсем не использовали автоматизацию. Они обнаружили, что организации, которые широко использовали автоматизацию, имели шесть ключевых преимуществ, включая следующие, связанные с классификацией данных и конфиденциальностью:

Организации с высоким уровнем автоматизации чаще говорят, что их организации имеют нужное количество решений и технологий безопасности. Автоматизация может уменьшить сложность ИТ-инфраструктуры. Это может быть достигнуто путем согласования внутреннего опыта с инструментами, чтобы инвестиции использовались должным образом.
Организации с высоким уровнем автоматизации признают ценность функции конфиденциальности для достижения киберустойчивости, а также с большей вероятностью осознают важность согласования ролей конфиденциальности и кибербезопасности в своих организациях. Эти организации признают, что роль конфиденциальности становится все более важной, особенно из-за таких нормативных актов, как GDPR и Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA).

Решения для автоматизированной классификации данных напоминают пользователям об осторожности каждый раз, когда создаются, передаются или иным образом обрабатываются конфиденциальные данные (даже при необходимости полностью блокируется распространение этих данных неавторизованным сторонам), распространяя программу повышения безопасности компании даже на самый удаленный домашний офис. И лучшая часть? Все это — обнаружение данных и классификация конфиденциальных данных могут быть автоматизированы, работая в фоновом режиме без участия конечных пользователей.

Сочетание автоматизированной и пользовательской классификации
Существует множество причин, по которым организация может решить внедрить классификацию на основе пользователей, и нет никаких сомнений в том, что этот метод работает. Но переход в мир автоматизированной классификации может иметь огромные преимущества, когда речь идет о том, чтобы конфиденциальные данные вашей организации были последовательно классифицированы и защищены без необходимости каждый раз полагаться на ручной ввод данных пользователями. Сочетание использования автоматизированных методов с классификацией данных, управляемой пользователем, может дать значительные преимущества, в том числе три ключевых из приведенных ниже:

Предоставление комбинированного подхода к безопасности, который включает пользователя в процесс принятия решения о классификации, повышает осведомленность и повышает общий уровень безопасности. Объединив людей, процессы и технологии, организации могут выполнить все ключевые требования по защите и контролю данных. Многие организации сочетают автоматизированный подход и подход, ориентированный на пользователя, чтобы предоставить элемент поддержки пользователю. Примером этого может быть применение меток по умолчанию на основе группы пользователей или отдела. Этот подход уменьшает количество кликов, которые должен выполнить пользователь, но по-прежнему вовлекает пользователей для обеспечения точности применяемой классификации.

Возможность интегрировать строгость технологической автоматизации наряду с контекстуальными знаниями, использованием и требованиями контроля создателей данных. Получение информации от пользователей в процессе классификации данных имеет решающее значение для обеспечения принятия решений в правильном контексте. Данные постоянно меняются и могут различаться по степени конфиденциальности на протяжении всего жизненного цикла, и, вероятно, в какой-то момент потребуется переклассификация. Автоматизация может расширить охват классификации по целому ряду исходных источников данных, в том числе тех, которые не контролируются пользователем. Этот подход полезен, когда организации имеют данные, созданные автоматизированными процессами или системами, которые должны быть классифицированы в момент создания без вмешательства пользователя. Затем, если данные необходимо переклассифицировать вручную позже в определенном контексте, их легко найти.
Использование технологической автоматизации для усвоения знаний о данных и применения средств контроля на основе правил, которые соответствуют текущим и ожидаемым будущим потребностям организации без дополнительных операционных накладных расходов. Внедрение автоматизированных инструментов классификации данных может значительно повысить уровень эффективности, поскольку сократится участие пользователей в ручной обработке документов. Автоматизация также может снизить вероятность человеческой ошибки, которая является одной из основных причин случайных утечек данных. Решения для классификации данных, использующие автоматизацию и машинное обучение для контекстного анализа, работают с на порядок меньшим количеством ошибок.

Последствия раскрытия данных
Штрафы за несоблюдение правил конфиденциальности данных высоки и могут варьироваться в зависимости от местоположения организации или типа данных, с которыми она имеет дело. Недавний опрос, проведенный IBM, показал, что средняя стоимость утечки данных среди опрошенных компаний достигла 4,24 миллиона долларов за инцидент в 2021 году, что является самым высоким показателем за 17 лет. В дополнение к затратам на смягчение последствий утечки данных (как финансовым, так и репутационным) могут также налагаться санкции и штрафы в соответствии с такими нормативными актами, как CCPA, GDPR, HIPAA, ITAR и CUI.

Появление правил защиты данных во всем мире быстро растет, и многие правила последовали примеру внедрения GDPR в 2018 году. В недавней статье в The National Law Review подробно рассказывается, что 23 штата США ввели ту или иную форму призванную решить проблему отсутствия федеральных законов о конфиденциальности в 2021 году, и две из них станут законом в Вирджинии и Колорадо. Правила конфиденциальности также появляются в Индии, поскольку пересмотренный проект Закона о защите персональных данных (PDP) был представлен в парламент 16 декабря 2021 года. Это всего лишь несколько примеров того, как правила конфиденциальности данных появляются во всем мире.
Внедряя автоматизацию в процесс классификации данных, организации работают более разумно, чтобы обеспечить согласованную защиту, а это означает, что они могут быть на шаг впереди этих новых правил. Поскольку объемы данных и правила конфиденциальности продолжают расти, поддержание конфиденциальности, целостности и доступности данных стало приоритетом для всех организаций. Автоматизация играет центральную роль в управлении данными и помогает поддерживать необходимый баланс между технологиями и операциями, ориентированными на людей.

Поскольку объем данных, создаваемых ежедневно, продолжает расти, организациям следует искать инструменты идентификации и классификации данных, которые могут работать масштабно и точно, обеспечивая безопасное хранение, совместное использование и аналитику. Объединяя людей, процессы и технологии, организации могут выполнять все ключевые требования по защите и контролю данных; не только в отношении обеспечения понимания и надлежащего управления данными, но и обеспечения широкого охвата безопасности, необходимого на локальном и удаленном уровне.

По вопросам проведения индивидуальной демонстрации, пилотного тестирования решений Titus и организации партнерских тренингов обращайтесь, пожалуйста, к нашей команде в Вашей стране:

Украина, Грузия, Арменияinfo.ua@oberig-it.com, +38 093 801 04 41.
Казахстанinfo.kz@oberig-it.com, +7 775 395 0803.
Узбекистан, Кыргызстан, Таджикистан, Туркменистанinfo.uz@oberig-it.com, +99897 746 83 40.
Молдова, Румынияinfo.md@oberig-it.com, +373 686 76535.
Азербайджанinfo.az@oberig-it.com, +994 50 6826105.

Источник: https://bit.ly/3Oqht26