اكتشاف و تصنيف البيانات

يسير اكتشاف البيانات وتصنيفها جنبًا إلى جنب عند إنشاء خطة أمان البيانات الخاصة بك. لحماية البيانات الحساسة لعملائك بشكل فعال ، تخدم كلتا الوظيفتين غرضًا أساسيًا ولا يمكنك الحصول على أحدهما دون الآخر. المشكلة التي تواجهها العديد من الشركات - خاصة تلك على مستوى المؤسسة - هي أن اكتشاف البيانات يدويًا وتصنيفها يضيع الوقت. يعد هذا استخدامًا غير فعال لأهم موارد فريقك. علاوة على ذلك ، كلما كبرت المنظمة ، زاد احتمال أن يصبح هذا الإزعاج مهمة مستحيلة. هذا هو السبب في أن الشركات يجب أن تتطلع إلى أدوات اكتشاف وتصنيف البيانات الذكية والآلية التي يمكنها معالجة هذه المشكلة المتزايدة بشكل فعال.

لماذا تحتاج المنظمات إلى اكتشاف البيانات وتصنيفها

قبل الغوص في فوائد الأتمتة ، من الضروري فهم الأدوار المهمة التي يلعبها اكتشاف البيانات وتصنيفها في إستراتيجية أمان البيانات الشاملة.

أولاً ، هناك اكتشاف للبيانات ، والذي يجب أن يكون دائمًا الخطوة الأولى للمؤسسة في حماية البيانات الحساسة بشكل صحيح. بعد كل شيء ، كيف يمكنك حماية البيانات التي لا تعرف بوجودها؟ يجب أن يكون حل اكتشاف البيانات الخاص بك قادرًا على العثور على البيانات الحساسة أينما كانت ، بما في ذلك جميع نقاط النهاية الداخلية وجميع الأجهزة البعيدة.
بمجرد العثور على بيانات حساسة ، يجب أن يكون فريقك قادرًا على تمييزها بشكل صحيح لضمان الوصول والاستخدام المصرح به. بالإضافة إلى ذلك ، يعني التصنيف المناسب أنه يمكن لفريقك العثور بشكل أفضل على الأجزاء الصحيحة من البيانات للرد على "حق المستهلك في المعرفة" أو "الحق في النسيان" طلب الوصول إلى موضوع البيانات (DSAR) ، وهو أمر شائع بين لوائح خصوصية البيانات مثل قانون حقوق الخصوصية في ولاية كاليفورنيا (CPRA).
يجب أن يكون اكتشاف البيانات وتصنيفها في مركز استراتيجيات منع فقدان البيانات (DLP) في مؤسستك. عندها فقط يمكن لمؤسستك تحديد وحماية سطح التهديد الخاص بها بشكل صحيح.

ما الذي يجعل اكتشاف البيانات وتصنيفها صعبًا للغاية؟

وفقًا لتقرير IDC حول مجال البيانات المتنامي باستمرار ، من المتوقع أن تولد الشركات 175 زيتابايت من البيانات بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 61٪. لفهم نطاق هذا التحدي بشكل أفضل ، افهم أن زيتابايت واحد يساوي مليار تيرابايت أو تريليون جيجابايت.

يعني هذا الامتداد غير المسبوق للبيانات أنه يتم تخزين البيانات في كل زاوية وركن من البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات للمؤسسات. مع استمرار نمو حجم البيانات وتنوعها ، تصبح الموارد أكثر فاعلية بسبب صعوبة العثور على أصول البيانات والمعلومات. يصبح من الصعب بشكل متزايد معرفة أي الملفات تحتوي على بيانات حساسة مثل معلومات التعريف الشخصية (PII) أو الملكية الفكرية (IP) أو أي محتوى آخر ذي قيمة أو منظمة. نتيجة لذلك ، تكافح المؤسسات لحماية المعلومات بشكل مناسب ، والوفاء بالتزامات الامتثال ، ومعالجة البيانات المكررة والمكررة ، وتمكين الموظفين من العثور على المحتوى الذي يحتاجون إليه لأداء وظائفهم.

يواصل التقرير حث الرؤساء التنفيذيين على التصرف الآن للتأكد من أن استراتيجية البيانات الخاصة بهم تركز على تخزين البيانات في مجموعات صغيرة (فئات) وفقًا لتأثير الأعمال ، بدلاً من محاولة تحليل أي شيء وكل شيء. بمعنى آخر ، كلما زاد عدد مؤسسات البيانات التي يجب إدارتها ، أصبح تصنيف البيانات أكثر ضرورة حاسمة. ومع ذلك ، يجب أن تعرف الشركات أولاً ما هي البيانات التي لديها ومكان تخزينها قبل أن تتمكن من تصنيفها وحمايتها.

كيف تؤثر مشكلة البيانات المظلمة على اكتشاف البيانات

من بين تلال البيانات المخزنة بالفعل والتي تصل يوميًا إلى الأعمال التجارية اليوم ، هناك سر يختبئ على مرأى من الجميع: بيانات مظلمة. هذه بيانات غير معروفة وغير مستخدمة ، وتشكل أكثر من نصف البيانات التي تجمعها الشركات ، مما يخلق مشكلة كبيرة.
وفقًا لتقرير Splunk's State of Dark Data ، فإن 55٪ من جميع البيانات التي تجمعها الشركات هي بيانات مظلمة. ضمن هذه الفئة توجد فئتان فرعيتان - البيانات التي يعرفون أنه تم التقاطها ولكنهم لا يعرفون كيفية استخدامها ، والبيانات التي لم يكونوا متأكدين حتى من أنها موجودة لديهم.
يمكن أن يتسبب عدم اليقين حول مكان تواجد البيانات الحساسة في مخاوف بشأن الامتثال لمجموعة متنوعة من الأسباب. على سبيل المثال ، قد تحتوي البيانات المظلمة على معلومات حساسة للعميل مثل بيانات الموقع أو غيرها من البيانات الوصفية التي ربما تم تسجيلها بشكل غير صحيح.
عندما لا تعرف الشركات مكان تخزين جميع البيانات الحساسة ، لا يمكن أن تثق في أنها تلتزم بإجراءات حماية بيانات المستهلك. في الوقت نفسه ، فإن البيانات التي يُساء استخدامها أو يتم حمايتها بشكل غير لائق تجعل الشركات عرضة للإجراءات القانونية أو السرقة من المتسللين.
نظرًا للكم الهائل من البيانات التي تجمعها الشركات وتنشئها في يوم معين ، فإن اكتشاف البيانات يدويًا في جميع أنحاء مؤسستهم يعد مهمة لا يمكن التغلب عليها. بدلاً من ذلك ، يجب على الشركات أن تتطلع إلى أتمتة جهود اكتشاف البيانات الخاصة بها.

الاكتشاف الآلي للبيانات: كيف يعمل وكيفية الاستفادة منه

لا يتعين على مؤسسات اليوم أن تكون على دراية ببياناتها. يمكن لاكتشاف البيانات الذكي والآلي أن يخبرهم بالضبط عن البيانات التي لديهم وأين توجد.

تعمل أدوات اكتشاف البيانات وتصنيفها تلقائيًا عن طريق مسح نقاط النهاية أو أصول شبكة الشركة لتحديد الموارد التي يمكن أن تحتوي على معلومات حساسة ، مثل المضيفين وأعمدة قاعدة البيانات والصفوف وتطبيقات الويب وشبكات التخزين ومشاركات الملفات. يمكن للأنظمة المتطورة العثور على البيانات الموجودة في جميع أنواع الملفات ، بما في ذلك .doc و .xls و .pdf و .txt و .ppt و .zip و. csv و. xml ، من بين أشياء أخرى كثيرة.

يجب أن تكون هذه الأدوات قادرة على البحث في البيانات غير المهيكلة والمستودعات السحابية ونقاط النهاية والخوادم المحلية للعثور على جميع المواقع التي يمكن تخزين البيانات فيها. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فإن الشركات تخاطر بأن تصبح البيانات الحساسة غير مكتشفة وغير محمية.

تصنيف البيانات الآلي: مخطط جديد لقوانين الخصوصية الجديدة

تواجه العديد من الشركات تحديات كبيرة عندما يتعلق الأمر بتصنيف البيانات. ذكر تقرير Gartner حول التغلب على المزالق أن "معظم تطبيقات تصنيف البيانات لا تزال معقدة بشكل غير متوقع وتفشل في تحقيق نتائج عملية. يجب على CISO وقادة أمن المعلومات تبسيط المخططات ، والاستفادة من الأدوات والسماح بمرونة التنفيذ لجعل التصنيف ذا قيمة للمؤسسة بأكملها. "

على غرار اكتشاف البيانات ، تواجه الشركات عقبات عندما يتعلق الأمر بتصنيف البيانات الحساسة التي يمكنها العثور عليها. ترتبط البيانات ارتباطًا وثيقًا بأجزاء أخرى من البيانات (مثل اسم الشخص المرتبط بعنوان وأمر شراء) وتحتاج الشركات إلى معالجة البيانات لأغراض مختلفة (مثل التسويق والشحن) بقدرات مختلفة. يجب أن تتبع الشركات أيضًا طلب المستهلك لإلغاء الاشتراك في بعض إجراءات معالجة البيانات مع الاحتفاظ بنفس البيانات لأسباب قانونية أو لأغراض مشروعة أخرى. باستخدام مجموعات البيانات الكبيرة ، سيكون تصنيف البيانات يدويًا لأي من السيناريوهات المذكورة أعلاه شبه مستحيل لأي مؤسسة تقريبًا.

يمكن لمنصة تصنيف البيانات الآلية الذكية أن تحل محل العمليات الآلية القديمة أو غير الفعالة ، وكذلك العمليات اليدوية. يمكن أن يساعد نظام الأتمتة الصحيح في تبسيط تصنيف البيانات والتحليل التلقائي للبيانات وتصنيفها في الوقت الفعلي ، بناءً على معلمات محددة مسبقًا.

غالبًا ما تكافح المنظمات مع برامج تصنيف البيانات الخاصة بها لأنها تتعامل معها في الغالب كعمليات يدوية. ومع ذلك ، فإن تصنيف البيانات يدويًا هو ببساطة كثيف العمالة ، ويستغرق وقتًا طويلاً ، وعرضة للخطأ ليكون حلاً عمليًا لجميع الشركات باستثناء أصغرها. على وجه الخصوص ، يعاني تصنيف البيانات اليدوي من المشكلات التالية:

 عدم الدقة: غالبًا ما يفشل الموظفون المشغولون في تصنيف البيانات على الإطلاق أو ببساطة اختيار العلامة الأولى في القائمة في محاولة لتسريع العملية. يؤدي قطع الزوايا إلى عدم الدقة ونقاط الضعف الأمنية.
 التضارب: قد يصنف الأشخاص المختلفون داخل الفريق مستندات متشابهة بطرق مختلفة.
 عدم المرونة: نظرًا لتغير متطلبات البيانات والسياسات الحساسة للشركة ، لا يملك أعضاء الفريق الوقت أو الرغبة في تحديث العلامات على تيرابايت من البيانات الحالية.
 فشل: نظرًا لأن المستخدمين يدركون أن البيانات غير مصنفة بشكل صحيح ، فإنهم سيتوقفون عن الوثوق بالعملية ويفشل المشروع بأكمله.

يتغلب تصنيف البيانات الآلي على هذه القيود من خلال جعل العملية موثوقة ودقيقة ومستمرة. على سبيل المثال ، يمكن لمنصة متطورة اكتشاف معلومات التعريف الشخصية (PII) من خلال البحث عن أنماط البيانات ، مثل الأسماء وتواريخ الميلاد والعناوين وأرقام الهواتف والمعلومات المالية والمعلومات الصحية وأرقام الضمان الاجتماعي. يمكن للأنظمة المؤتمتة أيضًا إعادة تصنيف البيانات حسب الحاجة ، مثل التحديثات والتغييرات داخل الأعمال أو من التغييرات في لوائح الامتثال.

ما يمكن توقعه من أداة تصنيف البيانات المؤتمتة

هناك ثلاث طرق عامة يمكن للشركات من خلالها التعامل مع تصنيف البيانات: يدوي بالكامل ، وآلي بالكامل ، ومختلط من الاثنين. ومع ذلك ، حتى المؤسسات الصغيرة التي لم تفكر في الأتمتة الكاملة تدرك الإمكانات بعد رؤية أتمتة تصنيف البيانات قيد التنفيذ. يمكن أن تقضي الأتمتة الذكية على ساعات العمل والأخطاء البشرية الكامنة في العمليات اليدوية.

تختلف برامج وأدوات تصنيف البيانات المؤتمتة حاليًا من حيث الاستخدام والوصول وقدرات الإنفاذ. تشمل الميزات المشتركة ما يلي:

 القوائم المنسدلة لتحديدات تصنيف البيانات المتاحة للمستخدم أو نوع الملف
 قدرات إدراك المحتوى لاقتراح تصنيف للمراجعة والتغيير أو التأكيد من قبل المستخدم
 التحديد التلقائي لمستويات التصنيف المناسبة بناءً على محركات تحليل المحتوى
 فرض سياسة دورة حياة التصنيف ، مثل منع إجراء المستخدم ما لم يتم تصنيف الملف ، أو منع تغيير التصنيف غير المصرح به
 بعض وظائف منع فقدان البيانات المتكاملة المحدودة (DLP) ، غالبًا حول حالات استخدام محددة ، مثل البريد الإلكتروني

يجب على كل مؤسسة تقييم خيارات تصنيف البيانات المؤتمتة المتاحة في السوق وتحديد الحل الذي يمكن أن يزودهم بالقدرات التي يحتاجونها لنقل حماية خصوصية البيانات الخاصة بهم إلى المستوى التالي. من الناحية المثالية ، يجب على المؤسسات اختيار نظام أساسي مصمم خصيصًا لتقديم الوظائف الرئيسية لنشر برامج خصوصية البيانات القوية.
كيف تدعم أدوات اكتشاف وتصنيف البيانات المؤتمتة المرونة الإلكترونية

جرائم الإنترنت بلا شك في ازدياد. وجد تقرير اختراق البيانات لعام 2022 لشركة IBM أن 83٪ من المؤسسات التي خضعت للدراسة لديها أكثر من خرق واحد للبيانات ، ومتوسط التكلفة الإجمالية لخرق البيانات هو 4.35 مليون دولار. ومع ذلك ، شهدت الانتهاكات في المؤسسات ذات التصنيف الآلي الكامل للبيانات توفيرًا متوسطًا في التكلفة قدره 3.05 مليون دولار ، مما يسلط الضوء على أهمية التدابير الأمنية الشاملة.

علاوة على ذلك ، تستغرق المؤسسات التي ليس لديها أي أتمتة وقتًا أطول للكشف عن الخروقات. في العام الماضي ، كان متوسط وقت الكشف عن الخروقات 277 يومًا. يمكن لهذه الفترة الممتدة من الوقت أن تزيد بشكل كبير من التكاليف ووقت الاسترداد من الخرق. من خلال تطبيق أداة الكشف عن خرق البيانات استنادًا إلى التصنيف المؤتمت بالكامل ، ستكون مؤسستك أكثر استعدادًا لمنع انتهاكات البيانات وستكون أكثر قدرة على معالجتها عند حدوثها.
الاكتشاف الآلي للبيانات وتصنيفها من أجل جاهزية خصوصية البيانات

يشكل اكتشاف البيانات وتصنيفها حجر الأساس لبرنامج خصوصية البيانات في أي مؤسسة لأنه يجب عليك أولاً معرفة مكان وجود بياناتك الحساسة ومستويات الحماية التي تحتاجها. بدون هاتين الخطوتين الأساسيتين ، لن تتمكن شركتك من الحصول على صورة كاملة لبياناتها من أجل الامتثال الاستباقي للخصوصية.

يعد اكتشاف البيانات وتصنيفها من المكونات الأساسية لإطار عمل إدارة خصوصية البيانات المكون من خمس خطوات في Spirion. في الواقع ، تم دمج هاتين العمليتين في أول خطوتين من الإطار. باستخدام هذا النموذج ، يمكن للشركات اتباع نهج استراتيجي لإدارة البيانات لا يحمي خصوصية المستهلك فحسب ، بل يزيد أيضًا من مزايا العمل:

 يكتشف
 صنف
 يفهم
 يتحكم
 يمتثل

مع الكميات الهائلة من البيانات التي تتعامل معها المؤسسات ، فإن اكتشاف البيانات اليدوية وتصنيفها يكاد يكون مستحيلاً. يجب على الفرق بدلاً من ذلك التفكير في استخدام أدوات اكتشاف البيانات وتصنيفها تلقائيًا مثل منصة البيانات الحساسة لأي شركة. يمكن لهذا البرنامج القوي تحسين الدقة وتبسيط سير العمل ، وتقليل الارتباك عبر الأقسام وتقليل الوقت الضائع.