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利用 AI 内容管理和智能 AI 内容助手实现高效工作
通过 AI 网络安全和敏捷威胁检测提升您的安全态势
实现更快的应用交付、开发和自动化软件测试
提升客户沟通和体验,助力客户成功
让用户、服务代理和 IT 人员能够找到他们所需的答案
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数据访问治理(通常简称为 DAG)是一个细分市场,其重点是识别和解决未经授权访问敏感和有价值的非结构化数据可能带来的恶意和非恶意威胁。
各组织希望通过数据访问治理来:
如今,存储关键任务数据的各类组织都在部署数据访问治理,必须防止未经授权的访问。由于数据访问治理能够解决数据安全和隐私法规问题,医疗保健、保险、 银行 和 金融服务 、零售、制造、 能源 、制药 、政府和国防等 行业都是数据访问治理的早期采用者。
如今,存储关键任务数据的各类组织都在部署数据访问治理,必须防止未经授权的访问。由于数据访问治理能够解决数据安全和隐私法规问题, 医疗保健 、保险、 银行 和 金融服务 、零售、制造、 能源 、制药 、政府和国防等 行业都是数据访问治理的早期采用者。
我们建议您从业务风险的角度出发,而不是从技术的角度出发,并分阶段进行。换句话说,首先要优先识别和保护存储最敏感或高价值数据的网络文件夹。与了解数据重要性的业务数据所有者协商,使用数据访问治理报告来确定正确的用户是否有正确的数据访问权限。然后制定政策,对访问权限进行补救,保护存储库免受未经授权的访问。在确保最敏感或高价值存储库的安全后,对其他位置重复这些步骤。
正如我们在 2021 年发表的一篇论文的标题所述,"勒索软件依赖于糟糕的数据管理" 。企业往往会授予用户过多的访问权限,使他们能够将勒索软件和其他类型的恶意软件传递到网络中存储重要数据的区域。数据访问治理可让您对访问权限进行分析,然后利用最小权限原则对其进行补救--将访问权限限制在执行工作职能所需的最低级别。
非结构化数据是基于文件的数据,在应用数据库中没有结构化的记录。它包括文字处理、电子表格、演示文稿、媒体、虚拟图像和无数其他文件类型。非结构化数据约占企业存储数据的 80%。
虽然PII、PCI、PHI 和其他受监管的结构化数据可通过身份和访问管理系统以及隐私法规得到保护,但敏感数据和高价值数据(包括存储在网络存储库和云中的关键任务数据)可能最容易受到数据泄露的影响。这是因为它通常由网络管理员通过 NTFS 和 Active Directory 访问权限来保护,而熟悉数据的业务数据所有者通常不会参与。
从应用程序数据库中复制并存储在网络上的个人信息就是一个明显的例子。但也有一些组织的 "皇冠上的宝石",如果被攻破,可能会造成灾难性的后果。例如,法律文件、产品开发计划、尚未公布的季度销售业绩、即将推出的营销推广活动、业务收购会议记录等。
数据访问治理的目标不仅包括识别风险,还包括提供补救风险的手段。例如,向数据所有者发送自动消息,告知存储高价值数据的文件夹的访问权限已发生变化。继续举例说明,自动将访问权限恢复到原始设置。此外,数据访问治理软件可以提供自动将敏感数据和高价值数据转移到网络上更安全位置的手段。
不是,但数据访问治理解决方案与 IAM 方法密切相关,支持以身份为中心的数据访问安全方法。换句话说,正如 IAM 系统根据身份和角色授予或限制对应用程序和结构化数据的访问权限一样,具有前瞻性思维的数据访问治理开发人员也会根据身份和角色授予或限制对存储敏感和高价值非结构化数据的存储库的访问权限。
业务线数据所有者是指部门中指定的人员,他了解部门文件的相关性、敏感性和价值,因此可与网络管理员合作,就文件应放在何处、谁应有权访问文件以及哪些文件应归档或删除提出建议。使用某些数据访问治理软件,业务数据所有者会收到安全通知,甚至有权执行某些数据管理任务。例如,启用和禁用管理用户访问的策略。
数据访问治理的另一个好处是能够确保用户访问其工作所需的数据。例如,会计部门负责应付账款的一名成员被误认为无法访问存储发票的网络存储库,因而无法履行其工作职责。数据访问管理可确保根据用户角色进行访问。
CyberRes Data Access Governance 经过独特设计,可利用目录服务的身份元素,包括 ID、属性、访问权限、群组成员和其他类型的人力资源数据。因此,CyberRes 数据访问治理不仅能满足数据访问治理的要求,还能提供其他独特功能,包括
深入了解您的非结构化数据和存储库。然后制定政策,防止未经授权的访问。
保护非结构化数据,防止未经授权的访问