当今，随着数字化时代的到来，数据已成为驱动社会经济发展的关键要素。然而，数据量的爆炸式增长和数据价值的不断提升，数据安全风险也成为一个重要的议题，数字化技术的迅猛发展，大量的数据被开发利用，这给数据安全带来了新的挑战和威胁，数据安全的保护成为一项紧迫的任务。
近三年来，《数据安全法》《个人信息保护法》《工业和信息化领域数据安全管理办法》等相关法律法规和国家标准、行业标准的相继发布实施，合规监管越来越清晰。随着国家相关主管机构对数据安全和个人信息保护的合规监管，作为组织，需将数据安全合规作为发展的基本要务。
----------------------------------
随着技术的发展，攻击手段变得更加复杂和隐蔽，导致的后果影响也更加严重，窃取数据和篡改数据是信息安全领域里的两种严重违法行为，窃取数据是指未经授权访问和拷贝个人、组织的敏感数据，这包括个人身份信息、财务记录、知识产权、商业机密等，篡改数据是指未经授权故意修改或损害数据的行为，这种行为的目的可以是破坏组织的数据完整性、进行勒索、伪造等非法活动。
员工可能因为疏忽、不满或胁迫而成为数据泄露的内部威胁，随着远程办公的场景越来越普遍，数据安全管控变得更加困难。
---------------------------
数据开发与利用面临的挑战是多方面的，尤其是新技术、新业务、新场景的日新月异。例如，人工智能的发展给人们的生活、工作带来了诸多深刻的变化。在应用人工智能的过程中，训练数据、算法、模型等也面临着非法访问、恶意攻击或篡改以及引发商业数据、政务数据、个人信息等数据泄露的风险。
组织之间的数据共享和第三方服务商的参与扩大了数据安全的暴露面，数据在传输、使用、加工、提供等处理活动中面临违规使用、数据滥用、恶意篡改、数据泄露等威胁。综上所述，数字化背景下数据安全风险是一个复杂且多样化的问题。从系统论角度看，数据安全风险的发生并非孤立事件，而是由多种因素交织作用的结果。数据安全风险及其影响范围广泛，涉及个人、组织和整个社会的方方面面。数据安全风险不仅会给个人带来财产和隐私的损失，还会对组织的竞争力产生负面影响，甚至可能对国家安全造成威胁。因此，对数据安全风险的防范变得尤为重要。首先个人信息安全风险对组织的影响。随着互联网的普及，个人信息被收集、存储在各种各样的平台上，包括社交媒体、电子邮件和在线购物网站等。如果这些平台的数据泄露或未经授权地使用，个人的隐私将被暴露，导致个人面临骚扰电话、垃圾邮件、金融诈骗等危险，也可能因隐私泄露给个人身心带来危害，甚至威胁到个人的生命安全。同时，个人信息未经授权地使用，也会违反法律法规，引起法律诉讼。个人信息安全风险在给个人带来损害的同时，也让组织面临法律风险，同时也会给组织带来品牌、声誉的损失，进而影响组织自身业务的发展。其次数据安全风险对整个社会也会产生深远的影响。随着数字化的进程，人们对于数据隐私和安全的担忧日益增加。这导致了对数据保护法律和监管的需求增加。组织需要采取措施来保护个人信息和数据安全。此外，数据安全风险还会影响人们对于数字化技术和创新的信任，可能导致技术发展受阻。组织拥有大量的商业数据，甚至具有一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，可能危害国家安全、公共利益的重要数据，关系国家安全、国民经济命脉、重要民生、重大公共利益等的核心数据。如果这些数据被窃取，可能会导致巨大的经济损失，甚至给国家造成严重的影响。对于生产型组织还可能受到勒索影响，造成生产中断和声誉损失。同时数据泄露也可能导致组织面临法律责任。综上所述，数据安全风险对个人、社会、组织以及国家都具有重大影响。因此，实施有效的数据安全风险管理和安全措施对于保护个人信息和数据安全至关重要。数据安全风险管理是一种系统性的方法，旨在识别、评估和应对数据安全风险。首先，组织需要进行风险评估，以确定可能存在的安全风险。这包括对数据处理活动审计，识别潜在的弱点和漏洞。其次，需要对风险进行评估，确定其潜在影响和可能性。最后，组织需要制定安全策略实施控制措施，防范数据安全风险。无论政府部门、组织还是非营利组织，采取必要的措施来保护自身和用户的数据安全，通过自身影响力推动数据安全与个人信息保护的发展，通过组织级的能力保障他人的权益和利益，其中既有合规要求之必需，又有承担社会责任使命之所在，同时也夯实了自身发展之根基。防范数据安全风险，关键把握以下方向：强调数据全链路流转运营过程中的内嵌安全属性，将敏感数据在基于业务的流动各环节和状态下的安全风险动态统一把控，将数据安全防护策略传递至参与数据运营的所有人员。以零信任技术为安全架构，解决人、环境的“持续验证、永不信任”，保证数据运营过程中对于个人信息、商业数据、政务信息的合规使用以及自适应的防护。应用人工智能技术，对数据进行深度的识别，包括全类型、多源头，以及结构化数据、非结构化数据，甚至是暗数据，让组织海量数据不落死角清晰呈现，为业务运营与数据保护提供抓手支撑。对于个人隐私、商业数据、政务数据的本体特征、行业特征、合规特征等不同的角度，以数据为核心的主视角挖掘各种风险。摸清组织面临的数据安全风险都在哪里，以数据为中心，向频繁接受数据的业务和用户靠近，对运营过程中的数据进行自动地梳理，全流程跟踪数据的形态变化和运行轨迹，持续评估数据在业务系统、计算终端、服务器接口等处的运行风险。基于风险评估结果，对不同的数据角色和风险接受程度进行自适应的细粒度的防护策略设置。基于以上数据深度识别建立起的数据分级分类和数据全流程追踪防护能力，为用户建立的是数据安全风险态势感知能力，最终服务于组织的数据运营，保障组织个人信息、商业数据、政务信息等内生安全需求和安全合规要求。
总之，数据安全风险管理和安全措施是保护数据安全的关键。通过有效的风险评估、策略制定和控制措施实施，组织可以防范数据安全风险。同时，组织还需要建立紧急响应机制和持续改进的机制，以应对潜在的安全事件和不断变化的安全威胁。只有这样，组织才能在数字化时代中保障数据安全。未来随着全球化的发展，数据安全风险将继续演变和演进，数据安全风险复杂性和隐蔽性增加、数据泄露和滥用风险多样化、数据跨境流动风险越来越多、人工智能和机器学习在数据安全中的应用以及数据隐私进一步使得数据安全风险复杂化。为了应对这一严峻的形势，需要持续地投入、加强数据安全风险的研究和探索，提升数据安全技术层面应对数据安全风险的能力，同时，建立完善的数据安全管理制度和规范，提高数据安全管理的水平和效果，全面加强数据安全保障体系的建设，有效应对未来数据安全风险的挑战。（本文作者：北京数安行科技有限公司 郭灵）
|
| 北京数安行科技有限公司（简称数安行）以DataSecOps为理念，以AI人工智能技术为核心驱动，聚焦数据运营安全，助力数字化转型，致力于让用户的数据安全地创造价值。公司以承载和保护每一个用户的数据运营安全为愿景，持续创新，合作共赢，成就用户。公司核心团队拥有十余年网络安全与数据安全经验，服务于政府、军工、金融、运营商、互联网、教育、高端制造等各行业客户。 |
还没有评论，来说两句吧...